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给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案

现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。

Node.js之父Ryan Dahl宣称人类写代码时代结束，而Ruby on Rails作者DHH反对，认为大模型还差口气，手写代码仍有竞争力。DHH分享AI使用体验，指出距AI带来明显优势的拐点还差一点，还探讨互联网和产品发布等问题。

三星研究院发布端侧大模型架构MeKi，提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力，实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优，为边缘部署LLM提供新思路。

新智元报道，GPT - 5发布引热议，奥特曼在访谈中金句不断。他预言2027年AI有重大科学突破，2035年GPT - 8或治愈癌症，2050年人类可能为AGI算力争夺爆发三战，还谈及AI发展瓶颈、对人类影响等。

当红的“豆包手机”技术详情被证实，其助手技术基于字节自研的UI-TARS模型，该模型初代开源后引发热议，“豆包手机”用的闭源版性能更优。UI-TARS历经迭代，成果成热门开源多模态智能体。

人形机器人公司Figure发布最新端到端具身模型Helix 2.5，在30套未采集训练数据的陌生住宅开展全盲家务测试，验证Index预训练可让模型实现零样本全身泛化，整体成功率56%，远高于对照组的9%，证明人形机器人跨场景迁移的工程可行性。

Google DeepMind高级研究科学家Nenad Tomašev预测，未来世界主要网民将是智能体。他指出智能体虽能自动化工作，但存在安全风险，如认知单一化、网络陷阱等，还探讨了协作模式、安全防护及未来形态。

随着大语言模型发展，多智能体系统中现有T2T交流方式有信息丢失、语义模糊、延迟大问题。清华等团队提出C2C信息传递方式，以KV - Cache为媒介，提升了正确率和速度，还介绍了实现路径、优势及应用前景。

美国当地时间3月17日，月之暗面（Kimi）创始人杨植麟在英伟达GTC演讲，介绍Kimi技术路线图。他提出开源模型要出色，给出Token效率、长上下文、智能体集群三个概念，还探索了未来架构，且将创新开源。

AI芯片初创公司Groq完成7.5亿美元融资，估值达69亿美元。它由前谷歌工程师创立，致力于打破英伟达垄断，产品能低成本维持AI性能，但在生态、大规模模型支持等方面与英伟达有差距，短期内难威胁其地位。