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MiniMax 过去一年的 agent 实践，从一个内部飞书 bot 开始，演化成了桌面应用 MiniMax Code，最终形成了一个训练-服务的闭环：模型在自己的 harness 里训练，通过 harness 服务用户，用户行为变成训练信号反哺下一个模型。这个闭环是模型公司设计 Agent 的核心逻辑。
AI智能体训练平台Bespoke Labs宣布已完成4000万美元融资，其中A轮由Wing VC领投，Mayfield、The House Fund、dbt Labs CEO Tristan Handy，以及来自Anthropic、OpenAI和Meta的其他天使投资人参与
近日，北京航空航天大学洪晟教授团队在信息处理领域顶级期刊Information Processing&Management（IPM）上发表了最新成果。他们提出了一套名为BGA的噪声免疫神经蒸馏框架。实验显示，该框架在面对复杂的工业互联网（IIoT）加密流量时，不仅能精准识别隐藏深度极高的恶意指令，且推理延迟低至0.28毫秒，达到了“免疫级”的防干扰能力。
本文主要介绍来自该团队的最新论文 Teaching Vision-Language-Action Models What to See and Where to Look，目前该论文已经被 ECCV 2026 正式接收，相关代码和模型已全部开源。
啥情况？统治科研圈几十年的PDF格式，都需要因AI而“退休”…
只做一次生成器前向，就能得到一张图，这是一步生成追求的效率。但想把采样步数降到 1，难题其实在训练端：怎样用足够稳定、简单的监督信号，让生成分布靠近真实分布？
过去两年，self-reflection、self-correction、self-play、agentic RL、skill learning、test-time adaptation、open-ended evolution、self-evolving agent等概念不断涌现。
世界模型是物理原生智能（Physics-native Intelligence，Phi）重要的组成环节。
8 月 9 日，长期关注 OpenAI 模型动向的 X 用户 ChrisGPT 爆料称，OpenAI 正在推进一个代号为 Doug 的新一轮大型预训练模型。按照他的说法，Doug 将是 OpenAI 迄今规模最大的一次预训练项目，而且它与 GPT-6 并不是同一个模型。
“蒸馏”一词再次成为舆论的关注焦点。这一次，站在聚光灯下的不是多次指控国产模型蒸馏的强硬派Anthropic，而是久未公开露面的张一鸣。张一鸣在最近的字节全员会上罕见发话：字节宁愿忍受模型的落后，也不希望依赖蒸馏实现短时的智能爬坡。