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Anthropic智能体大会：Agent也会精神分裂，我们发现了多Agent协作的本质解法。

Anthropic开发者大会聚焦Agent，分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题，根源是内外层Agent能力认知断裂，修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。

大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。

Google的Notebook LM虽能上传资料一键生成播客总结，但有数据隐私等问题。近期GitHub上的Open Notebook获7.4K标星，它复制并超越前者功能，强调数据主权，有多项亮点且部署灵活。

具身智能市场逻辑生变，从关注模型和本体转向数据与评测基础设施。光轮智能获蚂蚁集团领投，估值超20亿美元。其构建完整闭环，参与国际标准制定，打造物理AI教育系统，引领产业发展。

2023年起多智能体系统成人类社会数字镜像，但复杂系统会自发涌现极端事件。上海AI Lab等团队推出解释框架，用沙普利值拆解风险，发现极端事件五大演化规律，还能提前防控风险。

AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲，对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言，数字智能与生物智能差异大，AI进化快很危险，人类应全球合作研究让AI向善。

华为诺亚方舟实验室联合中科大提出CBQ后训练量化方案，仅用0.1%训练数据实现大模型7倍压缩，保留99%精度。该成果登ICLR 2025 Spotlight，已加入昇腾ModelSlim工具包。

何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow（pMF），突破传统扩散模型/流模型限制，砍掉多步采样和潜空间，一步在像素空间生成图像，在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩，还介绍了核心设计、实验结果对比等。

李飞飞在人工智能聚焦语言模型时关注空间智能。她指出当前AI局限，亲自撰文阐述构想。构建具空间智能的世界模型挑战大，但应用潜力大，如创意、机器人、科研医疗教育等领域，能赋能人类。

涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标，现有理论模型有局限，常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法，验证了其鲁棒性与泛化能力，还给出物理层面解释。