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专访中科第五纪黄岩：在具身智能的狂热中，做一位技术实干家

机器之心专访中科第五纪黄岩，他在具身智能狂热中是技术实干家。其有学术和工业界双重身份，技术覆盖多领域。团队解决行业数据利用瓶颈，推出超少样本大模型等成果，在商业落地表现出色。

在LLM智能体多轮工具使用中，评估成本是难题。来自多所高校的团队推出CostBench基准，围绕旅行规划构建评估环境。评估顶尖模型发现其规划与适应能力有短板，并分析失效根源，还指出下一代智能体演进方向。

音频超分辨率是提升音频体验的关键技术，但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆，现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果，AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。

港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。

OpenAI的Kevin Lu离职，下一站是估值120亿美元的Thinking Machine Lab。他毕业于UC伯克利，在OpenAI领导完成4o - mini，擅长小模型和强化学习。他认为应关注互联网数据，停止强化学习研究转做产品开发。

2026 年初，OpenClaw 等开源项目让 Agent 概念爆火，但存在延迟、隐私等问题。面壁智能发布 9B 小模型 MiniCPM - o 4.5 和硬件开发板松果派，解决 AI 本地运行痛点，推动其从云端到端侧进化。

过去半年，三家未成型AI公司各获超5000万美元投资。如今VC采用“造王术”，在代码未写时就砸钱。因大模型烧钱、头部效应强，投资人想用钱堆出“冠军”，这也给小团队带来机会。

微软等团队提出Repository Planning Graph（RPG），开发ZeroRepo框架，实现从零生成大规模代码库。RepoCraft基准实验显示，ZeroRepo功能覆盖率81.5%，代码近3.6万行，超现有基线，为AI驱动的软件工程开辟新路径。

UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX，全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼，在多任务中超越传统方法，有类人记忆系统等特点，还上线Mac端应用，开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。

大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。