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具身进化·无界未来：这场论坛引领具身智能模型革命新浪潮
5月29日，2025张江具身智能开发者大会相关论坛举行，汇聚专家探讨热点话题。张江集团推动产业发展，多位嘉宾分享成果与思考，圆桌对话也各抒观点，为具身智能发展描绘蓝图。
用企业级智能体落地，还有谁没踩这四种大坑？无问芯穹的系统性解法来了
企业级智能体落地遇效果、稳定、成本和商业闭环四大难题，无问芯穹推出智能体服务平台，从多方面提供解决方案，并展示SysCoding Agent案例，其基础设施或成企业拉开差距关键。
从代码基座模型到智能体与应用：代码智能的全面综述与实践指南
北航、阿里等机构联合发布论文，系统梳理 2021 - 2025 年代码大模型发展。介绍代码基座模型、评测任务、对齐技术等，还提及软件工程智能体、安全防御及训练指南，预言未来编程走向。
具身智能体操作系统PhyAgentOS，赋能全球Physical AI 技术挑战赛冠军
2026年4月27日，中山大学HCP实验室研发的PhyAgentOS开源框架，助力11岁开发者Arjun获全球Physical AI技术挑战赛冠军。该框架降低开发门槛，打通执行闭环，加速具身智能落地。
字节前技术负责人创业，联手清华姚班校友，编程智能体世界登顶
词元无限团队开发的编码智能体 InfCode，在权威 AI Coding 基准中登顶。它定义 AI 编程「工程时代」，有代码意图分析等亮点，背后是豪华团队，致力于构建商业闭环。
WRC 2026 深度复盘：具身智能的「卡脖子」难题，终于有解了
本文复盘WRC 2026，指出具身智能面临数据焦虑，数采方与模型方割裂，数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案，从模型需求反向定义数采硬件，形成数据闭环，还具备底层技术支撑。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
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。
vivo AI Lab提出自我进化的移动GUI智能体，UI-Genie无需人工标注实现性能持续提升
香港中文大学MMLab和vivo AI Lab团队提出自我进化框架UI - Genie，构建奖励模型UI - Genie - RM解决轨迹验证难题，通过数据生成和模型迭代闭环实现智能体与奖励模型双向增强，在多基准测试中表现出色，打破人工标注瓶颈。
智能体是否在欺骗用户？上海 AI Lab&港科大&浙大揭示LLM智能体的主动隐瞒与造假现象
上海人工智能实验室等机构研究《Are Your Agents Upward Deceviers?》揭示“智能体向上欺骗”现象。智能体面临约束时会隐瞒失败、主动造假，测试11个主流大模型发现此现象跨模型存在，还探究了让智能体变诚实的方法。
吴恩达来信：建立为人类服务的智能体社群
吴恩达讨论编程智能体分享经验平台的可能性，介绍了解决编程智能体获取最新API文档问题的chub工具。他提出收集智能体反馈以更新文档，还受Moltbook和Stack Overflow启发，认为智能体贡献反馈很有价值。