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高效智能体的「幕后推手」是谁？一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透

随着大模型能力提升，业界关注智能体落地，而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述，从记忆、工具学习、规划三机制出发，还谈及基准评测、挑战与展望。

字节给豆包升级编程能力，推出首款编程模型Doubao - Seed - Code。它刷新国内编程模型上下文长度，支持视觉理解，API价格良心。经测试，虽未达全球顶尖，但弥补国产编程模型短板。

要投 ICML 2026 顶会的需注意新规，如论文被接收作者可选择是否参会，原始投稿版本将公开，互审论文数量受限等。还介绍了投稿要求、重要日期、评审机制等内容。

腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。

OpenAI华人研究科学家陈博远完成MIT博士论文答辩。他不到4年读完博士，辅修哲学，是GPT图像生成核心成员和Sora视频团队成员，将推进世界模型技术，强调视觉世界模型对具身智能至关重要。

文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。

Anthropic官方长文总结5种多智能体协作模式及适用场景，指出何时用多智能体或单智能体更好，还分析各模式工作机制、适用场景、易翻车点，给出架构选择和新手操作建议。

强如Claude也现诸多bug，如分不清发言角色，把恶意注入指令当用户请求。技术根源是Transformer架构注意力机制盲区。网友给出避坑方案，还吐槽Claude算力调整、计费乌龙等问题。

前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy发推称养成用LLM阅读习惯，还做了个新项目，让四个最新大模型组成LLM议会当智囊团。项目是Web应用，提问后多模型处理，有互评和投票机制，已开源。

中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0，借鉴大脑信息处理机制，适配国产沐曦GPU，长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型，探索构建国产自主可控类脑大模型生态。