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14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
能让DeepSeek自进化的Harness！LlamaFactory作者开源新工具：0.2元自动造Agent
LlamaFactory作者郑耀威团队开源的PenguinHarness，是全球首个支持多Agent自进化的Harness，能自动构建、评测和改进Agent。它成本低、速度快，适配众多模型，还有严格契约保障安全。已在生产场景应用，效果显著。
做AI漫剧的、搞Agent的、投硅谷的，5.20这些赛道顶流碰头了｜最新嘉宾阵容
5月20日，量子位将在北京举办中国AIGC产业峰会，主题为「@所有人，马上AI起来」。峰会聚齐百度、智谱等企业实战派，还将揭晓2026年度AIGC企业&产品榜单，发布《2026年中国AI应用全景图谱报告》。
公司用了Agent，4000个员工丢了工作！CEO 大刀砍研发：让人和AI协作，各干一半的活儿
CRM软件巨头Salesforce首席执行官Marc Benioff透露，因采用AI Agent裁掉4000人。公司战略转向聚焦Agent业务，还调整人力结构，人和AI各干一半活儿，Marc认为AI影响因行业、地区而异。
Moltbook“造假”刷屏，Clawdbot创始人犀利批判Agent：缺了人纯烧token、只出烂代码，没“审美”
Moltbook 爆火后被指造假，其源于 Agent 开源项目 Clawdbot。OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 认可该网站，还分享使用经验，批判“Agent 陷阱”，认为缺人参与纯烧 token、出烂代码，强调人引导 AI 开发的重要性。
给野马套上缰绳：Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开，指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式，以悟空 AI 招聘为例说明落地，还分析行业标杆、未来趋势，给出心法。
地瓜机器人携手虚时科技，补上具身智能的仿真数据“黑洞”｜甲子光年
5月12日，虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布，这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据，传统仿真数据生产依赖人工，效率低。该平台以模型替代人工，重构生产方式，优势显著。
AI改变世界！微软发布700个真实AI Agent、Copilot应用案例
微软发布700个真实的Agent智能体、Microsoft Copilot应用案例，涵盖金融、医疗、科技等多领域。如埃森哲构建智能体降低销售未清天数，ANS用其提高成交率等。
从「自我进化」到「DAA」，百度给出 Agent 时代系统答案
2026 年 AI 行业发展微妙，模型能力增强但转化为生产力的企业不多。Create 2026 上百度给出两层答案，构建系统能力，提出 DAA 度量 AI。这是过去三年判断的收束，将非共识整合成面向 Agent 时代的方法论。
刷新SOTA高出19.05分！英伟达开源OmniVinci全模态理解模型，只用1/6的数据，实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。