Deepmind推出的SIMA 2，让智能体能在虚拟环境（商业游戏）中，边聊天边进行复杂的多模态推理。作为具身通用智能的原型，SIMA 2已从静态数据集迈向无限程序化生成的训练场。
SmartSnap的核心思想是将GUI智能体从“被动的执行者”转变为“主动的自证者”。简单来说，智能体在完成任务的同时，还会主动收集、筛选并提交一份“证据快照集”。
2026年1月5日，由陈天桥和清华AI学者代季峰联合发起的MiroMind团队，正式发布了自研旗舰搜索智能体模型MiroThinker 1.5。这个消息本身并不算特别，毕竟最近几个月几乎每周都有新模型发布。但当我深入了解后发现，这个模型背后代表的思路，可能会彻底改变我们对AI能力边界的认知。
近日，清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习，让大模型在策略游戏中进行自博弈（Self-Play）。实验表明，这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
联想给出的公式是，混合AI=个人智能+企业智能+公共智能。这种模式下，AI智能体应用不再依赖于单一的云端模型，而是云端大模型与本地定制化小模型的深度融合。
百炼升级了其提出的「1+2+N」的蓝图：其中最底层的 1 是模型与云服务，中间层的 2 是高代码、低代码的开发范式，在最上层的 N 则是面向不同任务的开发组件。这套能力覆盖了生产级智能体构建的全生命周期。
想知道硅谷的程序员怎么使用AI编程，被2000家公司使用的AI代码审查智能体Greptile基于每月用AI审核的的十亿行代码，发布了AI编程年度报告，揭示了使用AI编程后带来的生产率提升，但对此程序员们却无法感同身受。
本文为《2025 年度盘点与趋势洞察》系列内容之一，由 InfoQ 技术编辑组策划。本系列覆盖大模型、Agent、具身智能、AI Native 开发范式、AI 工具链与开发、AI+ 传统行业等方向，通过长期跟踪、与业内专家深度访谈等方式，对重点领域进行关键技术进展、核心事件和产业趋势的洞察盘点。
新年刚至，陈天桥携手代季峰率先打响开源大模型的第一枪。
凭借成功预测 Polymarket 题目，连续登顶 Future X 全球榜首的 MiroMind 团队，于今日（1 月 5 日）正式发布其自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。MiroThinker-v1.5-30B 仅用 1/30 的参数规模跑出了比肩众多 1T 模型的性能表现，其 235B 的版本在多个搜索智能体基准测试中跻身全球第一梯队。
