护航MiniMax、驯服小龙虾，腾讯云的AI Agent“数字总部”亮了
护航MiniMax、驯服小龙虾，腾讯云的AI Agent“数字总部”亮了腾讯云“防爆箱”护航百万“龙虾”上岗，已助力MiniMax强化学习训练。
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6880 点击 2026-04-13 10:14
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腾讯云“防爆箱”护航百万“龙虾”上岗，已助力MiniMax强化学习训练。
LangChain 只换了模型外面的基础设施——同一个模型、同一套权重——就从 TerminalBench 2.0 排行榜 30 名开外直接跳到了第 5 名。另一个独立研究项目让大模型自己优化这层基础设施，达到了 76.4% 的通过率，超过了所有人工设计的方案。
超声领域也有大模型了！
T (R,O) Grasp 是一种基于物体 — 机器手空间关系建模的图扩散架构，具备跨智能体的统一表征能力。在 NVIDIA 40GB A100 GPU 上，该方法可实现 5 FPS 的推理速度和 50 grasp/s 的吞吐量，并在多种智能体上取得 94.83% 的平均抓取成功率，刷新了跨智能体灵巧抓取的 SOTA，具备与动态场景实时交互的能力。
近日，哈尔滨工业大学（深圳）联合深圳河套学院、Independent Researcher提出了隐式思考模型 LRT（Latent Reasoning Tuning），通过一个轻量级的推理网络，将大模型冗长的「思维链」压缩为紧凑的隐式向量表征，一次前向计算即可完成推理，无需逐 token 生成数千字的中间推理过程。
浙江大学联合美团龙猫团队、清华大学推出全新研究成果——SKILL0，并提出技能内化（Skill Internalization）——小模型真正需要的，或许不是推理时的“外挂技能”，而是将技能内化为本能。
今天 Interesting Engineering++ 发了一篇长文，把这些系统放在同一个分析框架里做了横评，回答的就是这些问题。原文地址：interestingengineering.substack.com/p/the-loop-is-the-lab
近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
字节Seed最新研究，让大模型能“原地改参数”了。既不用改模型结构，也不用重新训练，还跑得很快。具体是这么个情况。智能体时代嘛，大家都知道模型们面对的任务开始变得越来越复杂、上下文越来越长。
多模态大推理模型的幻觉，很多时候并非「没看见」，而是在最不确定的推理阶段想偏了。最新研究发现，模型在生成because、however、wait等transition words时，往往处于高熵关键节点，更容易脱离图像证据、转向语言脑补。LEAD在高熵阶段不急于输出单一离散token，而是先在潜在语义空间保留多种候选推理方向，并通过视觉锚点持续拉回图像证据，显著缓解幻觉。