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从 MCP 到 Agent：构建可扩展的 AI 开发生态的工程实践
本文整理自字节跳动 Trae 架构师陈仲寅在 AICon 2025 上海的分享。探讨通过 MCP 及 Agent 构建可扩展生态体系，涵盖自定义 Agent 设计、与工具集成及共建等内容，还展望技术演进方向与 AICon 深圳站信息。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss：一把修复代码Bug的「瑞士军刀」，完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方，用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%，各训练环节效果显著，模型和数据将开源。
GLM4.5实测：审美不如R1，全栈还不大可用，别急冲
7月29日智谱开源GLM - 4.5。作者实测发现其在UI设计审美不如R1，生成卡片表现不一，Coding能力勉强及格，全栈代码生成未达可用阈值，存在无多模态能力、上下文窗口短等问题，目前还别急着冲。
微调重要表征以增强思维链的推理能力
团队提出关键表征微调（CRFT）方法，通过信息流分析识别和优化关键表征。在八个数学和常识推理基准及两个模型系列验证其有效性，能提高推理准确率，学习参数量低，还适应少样本场景。
迟到3个月的美图Agent，RoboNeo居然有一些惊喜？
美图公司推出专注影像与设计的AI智能体RoboNeo，虽来得有点迟，但实战测评中它和星流Agent各有优劣。星流是光影与排版“偏科生”，RoboNeo是细节与执行“实干派”，适配不同需求。
性能暴涨50%！谷歌、微软、OPPO 联手开源Agent “经验炼金术”
谷歌DeepMind、微软研究院、OPPO等机构开源`AGENT KB`项目，提出并实现“AI经验库”概念。它有“师徒模式”工作流，设计了从“原始日志”到“结构化经验”的构建流程，应用时分层调用知识，能让Agent性能飙升。
英伟达&MIT等推出Long-RL，长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL，它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架，能提升RL训练数据长度上限，让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存，LongVILA - R1是其明星应用。
奖励模型终于迎来预训练新时代！上海AI Lab、复旦POLAR，开启Scaling新范式
在大语言模型后训练阶段，奖励模型设计与训练是关键瓶颈。上海AI Lab、复旦推出预训练奖励模型POLAR，采用策略判别学习新范式，适配强化微调，性能和泛化能力强，为LLM后训练带来新可能。
ICML 2025 Spotlight | 新理论框架解锁流匹配模型的引导生成
西湖大学冯睿骐、吴泰霖等针对流匹配模型能量引导算法难题，推导新理论框架，提出三大类实用算法，给出性能分析与比较，为流匹配引导采样及生成模型应用提供理论基础。
北大发布学术搜索评测ScholarSearch：难倒一众DeepResearch的“开卷考试”
北京大学DS - Lab发布ScholarSearch，这是评估大语言模型学术检索能力的数据集，含223道高难度题目。评估显示现有模型表现欠佳，纯推理模型准确率低，有搜索功能的模型虽有提升但仍不足。