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AI进化时间表已现！LLM每7个月能力翻倍，2030年职场不复存在？

LLM正飞速进化，METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年，一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力，不同模型表现差异大。

3月4日，蚂蚁集团联合清华发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版，主打‘Agent一键接入RL训练’。它解决现有智能体框架接入训练成本高、缺乏持续进化能力的问题，还推出原生训练引擎Archon，集成AI辅助开发体系。

上海人工智能实验室开源MemVerse，这是首个面向智能体的通用多模态记忆框架。它将多模态信息与文本对齐到统一语义空间，首创‘双通路’架构与‘记忆蒸馏’技术，让智能体有终身记忆能力，在多模态任务中表现出色。

当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。

在量子位MEET2026智能未来大会上，PPIO姚欣表示AI进入自主行动与创造时代，Agent会成未来AI主力，Agent Infra将成新操作系统。PPIO构建AI云能力，还推出Agent沙箱助力厂商落地。

具身智能产业发展迅速，但缺统一、高标准真机评测体系，成发展痛点。中山大学等机构推出 ManipArena 挑战赛，提供科学评测框架，已测部分模型，揭示不同技术路线能力边界，为产业发展提供基础。

港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架，解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题，还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1，为下一代AI智能体提供基础。

Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。

中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。

近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。