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Agentic RL 后训练资源怎么分？港中文、恒生大学提出 Libra，吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”，Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统，统一优化训练与 rollout，在多任务中提升吞吐，论文与代码已公开。
MiniMax把自家“实习生”放出来了！
曾经割裂需求、设计与代码的流水线正在消融，MiniMax上线的AI原生工作台Agent 2.0为此而来。它通过Desktop App与Expert Agents两大载体，可嵌入工作环境，现已开启封闭内测，能帮用户提升工作效率。
把 MiniMax M2.7 扔进真实业务里：它替我省了 BI 和程序员的钱
作者测试 MiniMax M2.7，用含复杂数据的 Excel 测试其办公能力，让其开发管理系统验证工程能力，还测试 MaxClaw 多步骤 Agent。结果显示它表现出色，但处理复杂事件仍待优化。
录屏扒代码、截图改网页！Kimi K2.5把「视觉x代码」玩明白了
Moonshot AI推出最强Agentic模型Kimi K2.5，发布后热度起飞。它实现多功能一体化整合，具备设计审美，支持可视化编辑，推出编程工具Kimi Code。在多项测试中表现优异，还能在办公领域发挥作用，其智能体集群提升了效率。
Kimi K2技术报告正式发布：“保姆级”深度解析，一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布，Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进，有预训练、架构设计等多方面创新，为智能体领域提供可行路径。
Cursor 2.0 来了！自研模型 Composer1，更禅的界面，多代理并行，Browser调试更强大
Cursor 2.0 发布，有诸多升级。它有自研编码模型 Composer1，速度快且适合 Agent 模式；界面更清爽禅意；支持多代理并行，能提升编码效率；浏览器可嵌入编辑器，沙盒终端在 macOS 正式发布等。
人手一个数据库，Kimi背后这套AI基建到底有多能扛？
Kimi K2.6的Agent模式可帮用户搭建全套齐备的网站，但工程算力挑战大。传统数据库难以承接其需求，Kimi后端选TiDB Cloud，做了三个关键决策。这不是孤立事件，反映行业趋势，TiDB还为Agent补齐运行时基础设施。
重磅开源！首个全异步强化学习训练系统来了，SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²，坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念，实现异步 RL 训练，训练速度最高提升 2.77 倍，支持多轮智能体强化学习训练。
华师大智金院孵化金融原生基模Mint-Agent：超越GPT-5.6与Claude Opus 4.8，商业订单已超亿元
华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布，在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8，单题推理成本低，商业订单超亿元，进入规模化金融场景验证阶段。
谷歌 agent-skills 根治 6 大 AI 编码通病
Chrome团队的Addy Osmani将Google的senior流程写入agent - skills，用24个Markdown文件针对AI编码时Agent常犯的6大错误，写死补救流程，提升Agent编码质量。