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OpenAI不Open！7年功勋老将投奔宿敌，实验室沦为API代工厂

2026开年，OpenAI的「推理之父」Jerry Tworek离职，他入职近七年，是推理技术核心人物。Scaling Laws失效，后训练成主要出路，但深度推理成本高，在强调盈利环境下，Tworek不满研究受限而离开，OpenAI或失去通往AGI的机会。

OpenAI 公布 MRCR 评测标准数据集，其针对 AI 模型上下文能力进行「奥运会」级别测评。MRCR 提升了测试难度，能揭示 AI 能力边界，推动模型发展，帮助更合理应用技术。GPT4.1 在一些测试中表现出色，未来 AI 能力上限充满可能。

春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。

DeepSeek在Hugging Face悄悄发布V3.1版本，将对话和推理模型合并为混合推理模型。它有显式推理、内置搜索、简化工具调用等特性，Aider测试成绩佳且成本低，但也存在战术回避、幻觉率升高等问题。

Meta AI联合UCSD推出DeepConf技术，解决了AI高难度推理准确率与计算成本的难题。它让AI学会“察言观色”，筛选靠谱推理路径，在AIME 2025竞赛中与GPT - OSS - 120B模型取得99.9%准确率，还节省大量计算资源。

OpenAI用全新通用推理模型拿下IMO金牌，抢了谷歌DeepMind的风头。此模型是融合新通用技术的推理LLM，在推理时间跨度和效率上有进步。奥特曼借此为GPT - 5预热，陶哲轩指出缺乏统一标准时对比AI表现无意义。

文章聚焦大模型上下文工程，介绍了Prompt、Skills、MCP核心链路。Prompt是与模型沟通基础，但其有脆弱、难管等痛点，促使向上下文工程演进；Skills是能力单元，可显式化能力、动态组合；MCP解决能力集成问题，虽有争议但理念重要。

Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。

文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开，从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建，还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会，为理解和发展Agent生态提供参考。

AI助手积累海量多模态数据，记忆和提取成瓶颈。北卡罗来纳大学等团队用AutoResearchClaw让AI 72小时完成多模态记忆系统设计，性能提升超400%，新系统OMNIMEM全面碾压现有主流系统。