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Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 ！
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上，Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’，信任是落地‘生死线’，记忆是架构设计，多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
The Batch: 881 | 一千万 token 的输入上下文
Google的Ali Behrouz等人设计“记忆模块”集成到类transformer架构ATLAS，能处理一千万token输入。它替代注意力层，训练后在长上下文任务中表现佳，但小模型，大规模表现未知。
成本降70%！清华、阿里通义带来智能体长程任务新解法
AI智能体处理长程任务常遇上下文超载问题。清华与阿里通义研究人员提出MemPO算法，赋予大模型主动管理记忆能力，准确率提升，计算资源消耗降近七成，不过评价机制有局限。
Agent 下半场：真正能自进化的 Agent 应该是什么样的？
当下 Work Agent 难以稳定完成复杂长程任务，且经验无法沉淀。EvoMap 提出自组织蜂群架构，通过 AutoResearch 落地验证，探索 AI4AI 方向，构建记忆和连接的三层产品结构，推动 Agent 网络自进化。
DeepSeek-V4蓄势待发！梁文锋署名论文或开启第二个DeepSeek时刻
据报道，DeepSeek将于2月发布新一代旗舰模型DeepSeek V4，其编程能力或超Claude和GPT系列。最新论文提出Engram条件记忆机制，分离死记硬背与逻辑推理，揭示新稀疏性分配定律。
Bug变奖励：AI的小失误，揭开创造力真相！
最新研究发现，AI的「创造力」并非额外能力，而是架构副作用。扩散模型本应是复制机器，却画出奇怪图像。研究者基于规则构建数学系统，证明了这一观点，还推测人类灵感或许同理。
当心！腾讯、字节等揭示，OpenClaw有无法修复的安全死结
加州大学等机构团队发布对OpenClaw安全的深度分析报告。它是广泛部署的个人伴侣智能体，运行依赖进化理念，但记忆文件成攻击入口。研究在真实网络测评，发现其安全漏洞大，且难以找到进化与安全的完美平衡。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
“同事.skill”不用写了，爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你，还让开发者集体抛弃 “龙虾”？！
近日，Hermes Agent 在国内爆火，获超 5.2 万 stars 且还在增长。它与 OpenClaw 不同，采用单 Agent 架构，有学习循环和分层记忆系统。背后公司 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型，还引入区块链解决算力问题。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。