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腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体，最大限度降低外部依赖

腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro，解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计，创新训练方法，在多任务中表现出色，降低外部依赖，相关论文登HuggingFace热榜。

Salesforce CEO Marc Benioff要招1000名应届生或实习生，IBM北美入门级岗位扩招3倍，麦肯锡等也在扩招。智能体时代新入门岗位诞生，应届生定义将被重写，会与agent协作的人是企业争抢对象。

红队安全创业公司CodeWall的AI智能体，花20美元Token费、运行2小时，自主选麦肯锡为目标，攻破其「数字大脑」Lilli，获4650万条聊天记录等读写权限，暴露AI安全隐患。

字节seed团队打造通用游戏智能体Game-TARS，基于键盘—鼠标动作空间训练，用超5000亿标注量级数据，结合新技术提升扩展性和泛化性，在多类游戏任务中表现超越GPT - 5等模型。

语音合成技术在大语种发展好，但小语种因语料稀缺等面临挑战。逻辑智能团队提出针对低资源语言TTS的解决方案，构建泰语数据集，经先进预处理，其TTS模型效果好，有零样本克隆能力。

OpenAI研究员Hyung Won Chung离职后发声，认为AI是人类历史上最强大杠杆，结合人力与科技优势。它能提升个人学习效率，智能体作为复合杠杆让小团队创造大价值，还能加速社会科学进步。

南洋理工大学等团队推出NEO - ov模型，挑战传统「视觉编码器 + 大模型」范式，直接从原始像素学语言。它在多任务表现出色，尤其空间智能突出，但在OCR等方面有短板，展现原生多模态建模潜力。

新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。

MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。

随着大语言模型发展，多智能体系统成新前沿，「Agentic Workflow」受关注。但现有系统存在合理性难保证等问题。新加坡和南洋理工团队推出MermaidFlow，以Mermaid语言显式建模工作流，提升可解释性与可控性，实验性能优秀。