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来自主题: AI技术研报
8831 点击 2026-11-11 15:43
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近日，Milvus 3.0 正式接入英特尔 SVS Vamana 内存图索引。
Agent 正在从「回答一个问题」走向「承担一份工作」。近日，开源 AI Agent 社区 openJiuwen 针对 HyperAgent 架构详细解读，系统阐述了它对下一代 Agent 形态的判断 ——HyperAgent 应具备的八项特征，以及支撑这一形态的开源 AgentOS 分层设计。
继 Apex-35B-V1.0 凭借领先 Flint 的表现引发关注之后，开源 RSI 模型又迎来一份亮眼成绩单：REMORY 仅凭一个 1.9B 的记忆模块，用两张 H800 实现完全自监督训练，在多项关键评测中领跑；驱动小模型持续数日递归改进，产出接近 GPT-6.1-Terra。
统一多模态模型既能看图，也能画图，那么它能不能像人一样，画完之后自己检查、发现问题、再动手改？
GEAR 可以让研究者像使用 Scikit-learn 一样模块化构建 RSI 算法。它将采样、候选评测和多样性管理所需的算法模块与并行推理等测评设施组织起来，使得 RSI 算法能够快速搭建、比较和复用。基于 GEPA（Genetic-Pareto）算法改进的实验结果证明，GEAR 调优的 Agent 在营销、客服和代码任务上均取得显著提升。
总参数量1.6万亿，每个Token激活约480亿参数。
智能体正从单打独斗走向多智能体协同。
论文中的一道菜单题，看起来只需要做一次简单加法：一张 Funghi 披萨 6.90 欧元，一张 Prosciutto 披萨 7.90 欧元，总价是多少？
Kimi 刷新 629 条边图论参考纪录，只多加了1条边，为什么数学界等了这么多年？
又一次，通用大模型在机器人操作领域展现出了惊人的潜力。今天，Anthropic 最新旗舰 Fable 5.2 亮相了！
说真的，即便强如新出的GPT-Image 2.6，遇到连续编辑100轮图像这种高压任务，也得大喊那句“名人名言”： 我画地为牢啊，厉娜！
你的同事用Agent整理报表，一路顺畅。你用同样的模型、工具和流程，换成自己的文件，却开始反复试读、频繁返工。
旁边车道的车突然加塞，自车赶紧减速避让。
AI 能逼真地 “搭出” 一个世界，就能准确预测它如何运转吗？GPT-6 Astra 展现出的场景建模能力令人印象深刻。但几何与外观的逼真还原，并不意味着对物理规律的准确把握。避免物体穿模、借助语义先验估计物理属性，与准确推演物体运动之间，仍有距离。后者还需要进一步识别质量、摩擦系数和阻尼等难以仅凭外观确定的属性与参数。
把一只马克杯挂上杯架，动作的成败往往在第一次接触时就已埋下伏笔。
物理规律有时很反直觉：物体的运动速度不能超过真空光速。我们能否当一回「造物主」，构建一个物理规律不同的「异世界」，让大模型自己发现异常、提出问题、做实验、找规律？这让我们想起王阳明的「龙场悟道」。于是有了 LongChang（龙场）：在玻璃房里改写物理规律，让模型自主探索、认识自己的世界。
毫无预警，Anthropic深夜丢出了下一代旗舰Fable 5.2，直接杀入了物理世界。
前段时间，Anthropic 展示了一项 AI for Science 研究成果：Claude 在 64 小时内生成了 31.8 万个蛋白质设计方案，经过筛选，211 个被送入湿实验室测试，最终有 17 个达到预设的蛋白结合标准，展示了 AI 科学设计走向真实实验验证的巨大潜力。但 Anthropic 也指出，从结合命中到真正可用的抗毒疗法，仍面临复杂的活性验证与成药性考验等一系列考验。
在大型语言模型（LLM）的无损推理加速中，推测解码（Speculative Decoding）已成为工业界标配。以 EAGLE-3 为代表的自回归草稿模型虽然预测准，但每多猜一个 token 就要多跑一步串行前向；而受扩散语言模型启发的 DFlash 将草稿生成彻底并行化 —— 一次骨干网络前向即可同时吐出整块候选 token，大幅压缩了起草耗时。
看起来像硬质塑料，按下去却十分柔软 —— 当视觉与触觉发生冲突，人类往往会依赖触感修正视觉误区；但现有的多模态模型却常常更相信视觉，从而误判物体的真实物理属性。
Anthropic 工程师刚刚提出 “95% 的工程师已经在跑自我改进循环。” RSI 热潮推到眼前，递归循环跑起来了，AI 究竟变强了多少？本文将公开 Theseus Lab 进化纪元的洞察和愿景，并开源 3 项相关工作。
目前最强的视频生成大模型，例如seedance 2.5在根据用户意图生成视频的时候有一些明显的缺点。
一款根本不存在的智能手环，为什么会出现在 AI 的推荐名单里？2026 年央视 3・15 晚会曝光的 “AI 投毒” 案例，让这个问题引起了人们的关注：虚构商品被写进测评、排名和用户评价，随后被 AI 当作推荐依据。
朋友们，DeepSeek Harness 你装上了没？
「沿着走廊直走，经过左侧玻璃墙后，在拐角左转，继续走到墙边停下来。」
有位哲学家说，人这一辈子，很多事只有回头看才看得明白，可日子只能往前过。
AI agent开始接管终端之后，安全问题也进入了执行现场。当智能体能够读取文件、编写脚本、运行命令，并根据系统反馈持续调整下一步操作，一次错误决策就可能影响真实的文件与系统状态。
模型 A 负责规划，模型 B 负责细化和总结；复杂问题交给强模型，简单问题交给轻量模型——多模型协作，为 AI Agent 应用提供了兼顾效果与成本的路径。
Anthropic发布35页报告称，通过分析逾20万次Claude与Claude Code对话并调查528位学者，AI可接手27%至52%的科研工时，中位数为38%，全自动推进非动手任务时部分学科产出可提升15至16倍。