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所有环节都上最强模型，这可能是做 AI 智能体最贵的错误

开源项目 AgentOpt 指出，很多团队做 AI 智能体默认把最强模型塞进各环节，既贵效果也未必好。真正决定智能体效果和成本的是将合适模型放合适位置，智能体需要能找最优解的模型优化器。

2025年1月17日，研究者Neel Somani让GPT-5.2 Pro解1980年提出的埃尔德什猜想第281号问题，证明经陶哲轩验证成立。此外，网友发现有更简单经典解法。陶哲轩提醒评估AI真实成功率有报告偏差。

墨尔本大学团队开源TRIAD框架，将传统二元护栏决策扩展为继续、更新、拒绝三类。通过自然语言反馈引导Agent修正计划，在ASB和AgentHarm评测中，显著降低攻击成功率，提升正常任务完成率。

为解决开源模型在仓库级代码理解上的能力瓶颈，蚂蚁全模态代码算法团队提出 CGM 架构，融合仓库结构与语义信息。CGM 首创图结构与语言模型融合的对齐框架，还搭配了 GraphRAG 框架，在多个代码任务中表现出色，且相关资源均已开源。

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。

IOPaint 是 Sanster 团队出品的开源图像处理工具，集 SOTA AI 模型于一体，支持图像擦除、对象替换等功能，还支持多平台部署，能解决旅游照、电商图等处理痛点。

苹果论文称推理模型无推理能力，引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击，指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题，还通过实验证明模型能力，强调需更聪明评估方法。

多模态大模型驱动的GUI智能体有潜力，但现有智能体面对复杂任务力不从心。浙大等机构提出InfiGUI-R1及Actor2Reasoner框架，通过两阶段训练提升智能体能力，InfiGUI-R1-3B在多基准测试中性能卓越，为GUI自动化工具开辟新道路。

3D重建领域中，NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影，影响应用。英伟达团队提出Difix3D+，将预训练2D扩散模型用于3D渲染，单步去伪影，效率高、有泛化力，实验效果领先。

南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构，发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型，解释模型算错加法原因，还设计推理时纠错方法。