训练加速40倍、打破“不可能三角”:MiniMax Agent RL 架构解密
训练加速40倍、打破“不可能三角”:MiniMax Agent RL 架构解密随着 MiniMax M2.5 的发布并在社区引发热烈反响,很高兴能借此机会,分享在模型训练背后关于 Agent RL 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 RL 时,始终面临一个核心难
随着 MiniMax M2.5 的发布并在社区引发热烈反响,很高兴能借此机会,分享在模型训练背后关于 Agent RL 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 RL 时,始终面临一个核心难
当大多数人还在测试它的单点逻辑推理能力时,敏锐的开发者已经发现了一个更具破坏力的玩法:将GLM-5的高密度思维模型注入到Anthropic最新推出的Claude Code Agent Teams架构中。
Cloudflare 宣布推出 Markdown for Agents。只要在 Agent 的请求设置里头加上一句——Accept: text/markdown。网站就会自动返回为 Agent 识别优化的 Markdown 文件,而不是为人类准备的 HTML 文件。
先介绍一下今天的主角。Ring-2.5-1T,蚂蚁百灵团队刚发布的万亿参数开源思考模型,全球首个混合线性注意力架构的万亿级选手。IMO 2025 国际奥数 35/42 拿到金牌水平,CMO 2025 中国奥数 105 分远超国家集训队线 87 分,GAIA2 通用 Agent 评测开源 SOTA。数字很漂亮,但数字谁都会贴。
该事故目前已得到谷歌官方技术团队的确认,官方承认属于 “Systemic path-parsing failure ”“Catastrophic impact”“Have seen before”,正在紧急硬编码修复上线中(自 2 月 6 日回复起,截止目前,暂未有修复完成的正式通知)
就在这个被 Anthropic 和 OpenAI 视为衡量 Agent 真实工程能力全球权威基准 Terminal-Bench 2.0 榜单上,中国团队 Feeling AI 凭借 CodeBrain-1,搭载最新 GPT-5.3-Codex 底座模型,一举冲到 72.9%(70.3%) 并跻身全球排行榜第二,成为榜单前 10 中唯一的中国团队。
大家好,我是袋鼠帝。最近这两周,我的X(推特)和各种群都被刷屏了。作为一名一直在折腾 AI Agent 的博主,我当然坐不住。这几天我抽空疯狂研究OpenClaw,又是买服务器,又是配环境,把OpenClaw的多种玩法撸了一遍。
最近有个感觉,越来越强烈:在互联网时代学的东西,全部都已经过时了。DAU 过时了。SaaS 过时了。注意力经济已经死了。工具到平台的路径走不通了。"AI 应用"这个词是错的。"出海"这个词也是错的。
昨天刷到 Claude Code 更新日志的时候,看到一个新功能直接让我愣住了。
27岁独立开发者靠它月入数万,前市场经理睡觉时它写邮件赚钱,柏林辍学生卖自定义技能赚12.7万美元——AI智能体的「iPhone时刻」已来,只是钱还没平均分。