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关于 Multi-Agent 到底该不该做，Claude 和 Devin 吵起来了

有两篇多智能体文章引发热议。Anthropic分享多智能体研究系统构建经验，指出适合特定任务；Cognition认为当下AI Coding暂不适用多智能体。文章还介绍多智能体架构、提示词原则等内容。

作者对比 Google I/O 大会上谷歌的表现，认为苹果在 WWDC 上的表现令人失望。苹果更新设计语言，其 AI 侧重端侧模型，有数据安全等优势，虽目前参数量小，但端侧 AI 或成新战场。

多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。

本文是腾讯混元团队针对大模型强化学习规模化训练的研究，聚焦万卡级算力下Batch Size优化问题，拆分样本效率与系统效率的影响，给出可落地的调优框架，实测可缩短29%训练时间。

有人用FrontierCode编程基准测试Opus 5推理档位，发现性能顶峰在medium档，高档位推理预算多余，会让模型反复校验、偏离需求，在代码场景还会擅自重构代码。Anthropic也建议调低推理档位。

3月4日凌晨，千问核心负责人林俊旸在X发文卸任，3月3日下午他已向阿里辞职。他在阿里大模型研发中贡献突出，推动Qwen3系列开源。外界猜测Qwen或转向闭源，其离职引发业内关注。

近一年来，AI医疗进入新阶段，众多企业和资本涌入。但当前主流医疗大模型有局限，落地难。百川Baichuan - M3聚焦医疗决策过程建模，三项关键评测达全球最优，或代表AI医疗重要转向。

Anthropic推出基于Claude Code架构的Cowork，定位是协作智能工作体。它能操作文件、解决工作流断裂问题，但有操作和提示注入风险。目前是研究预览版，后续会改进，引发能否被信任的讨论。

2026年1月8日消息，xAI联合创始人通知员工，Cursor中的Claude模型无法响应，是Anthropic针对对手的新政策。此前Anthropic已多次调整策略，封杀竞争对手，其目的包括保护数据资产等。xAI或加速自研，行业或开启军备竞赛。

大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。