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The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据

开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。

文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

北邮研究团队通过思维链审计实验，揭示大模型长链推理‘越想越错’现象背后的元认知偏差。研究基于RFC协议文档构建受控知识域，分析推理过程，发现反思会加重幻觉，且现有检测方法难以应对。

AI时代，教育界信任面临挑战。休斯顿大学学生Leigh Burrell熬夜写的作业被AI检测判为ChatGPT代笔，靠15页证据才洗清冤屈。AI检测工具误判频出，误判率最高达9%，教育界信任正在崩塌。

本期五源小酒馆邀请三位年轻AI Native创造者，分享AI学习与创造经历。他们谈及AI对生活工作的改变、关注的产品及模型，探讨资源分配、AGI突破等问题，还交流了未来能力培养和给十年后自己的话。

人大、清华和腾讯合作发布Crab论文，目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案，构建数据集、设计LoRA结构、统一架构，训练分预训练和指令调整两阶段。

过去两年，第一代AI硬件喊出‘杀死智能手机’口号，赚足目光。当下，创业者不再将取代手机作为目标。第二批AI硬件‘边界感’强，专注细分场景，同时，科技巨头正布局全新AI层，‘隐形OS’雏形已现。

本文探讨AI Agent如何通过多智能体协作系统打造0day漏洞“生产线”，实现自动化漏洞检测。经测试和实战验证，Agent在复杂代码和大型项目中表现超传统工具，提升了漏洞识别效率与准确性。

9月2日腾讯WorkBuddy开放平台上线，亮相9款联名智能硬件、30多个行业应用与超100家生态伙伴。其是国内AI Agent赛道首个打通三层生态的开放平台，目标是成「面向Agent时代的操作系统」。

强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。