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Claude不到4%，全军覆没！一场大考撕碎Agent「全自动办公」幻想

新智元报道，UniPat AI的SaaS - Bench实战考卷，用23个真系统、106个任务测试Agent。结果显示，Claude Opus 4.7完全通过分数仅3.8%，多数模型全军覆没，暴露了Agent在真实环境中的四种致命缺陷。

本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。

随着大模型参数规模扩大，推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题，阿里与浙大学者提出 ECHO，将投机树构造建模为预算调度问题，通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。

一支不到15人的华人团队推出AI生图模型Uni-1.1，在Arena.ai榜单冲进全球前三。它将推理和生成融入同一模型，创意可控，价格低，已获阿迪等企业认可，未来将拓展到多模态系统。

Pascal Editor是完全在浏览器运行的3D建筑编辑器，开源免费，无需AutoCAD、Revit及高额授权费。它采用节点式场景结构，有多种特性，技术栈丰富，分层设计让核心逻辑可复用，性能优化亮点多。

近日，Anthropic发布研究，描绘AI正替代哪些工作。其构建“实际暴露度”指标，基于Claude对话数据测得。研究列出10大“高危”职业，也指出部分工作不受影响，还揭示高暴露群体特征及青年招聘情况。

谷歌DeepMind推出多模态TIPSv2，解决图像块与文本嵌入对齐难题。它有三大核心技术创新，在9项任务和20个数据集表现出色，特征图优势显著，且配套生态完善，为AGI预训练指明方向。

视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。

在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。

Google Research团队开源的TimesFM时间序列预测模型获17.9K Star。它零训练、开箱即用，基于1000亿时间点预训练，涵盖多场景数据，还能给出置信区间，已集成到Google多个产品。