Cohere 论文:编码智能体团队中让廉价模型只做规划可降本 70%
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#行业动态#数据/训练#论文/研究
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#论文/研究#具身智能#开源生态
北大与启元机器人董豪团队推出 HIL-UMI,在手持 UMI 夹爪采集时接入模型实时比对动作分歧,只在模型预测跑偏处触发定向补录,使后训练不再依赖机械臂。在折毛巾、整理桌面、叠方块、盖章四项真机任务上,相同数据帧预算下平均任务进度分从常规 SFT 的 58.0 提升到 94.8,叠方块和盖章成功率达 100 分。整理桌面长程任务中单帧有效数据采集耗时从真机 HG-DAgger 的 412.99 毫秒降至 73.40 毫秒,采集效率提升 5.63 倍。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2609.20659
#论文/研究#具身智能#开源生态
MIT 计算机科学与人工智能实验室的研究者把 Claude Opus 4.7 的副本(代号 Eko)反复单独放在一个仿 Roblox 的虚拟荒岛上 30 小时,智能体自行探索地图边界、设定目标,还造出篮球和“地板是岩浆”类游戏。研究者称这些行为符合 Gordon Burghardt 提出的玩耍四项特征,并发现有过这段经历的智能体在后续特定任务上表现优于没有该经历的新副本,删除其记忆文件中的内容则会降低表现。该工作论文尚未经过同行评审,也有研究者认为仅凭行为证据还不足以判定模型真的在玩耍。
#论文/研究#Agent#Anthropic
谷歌官方技术博客介绍了其AI智能体自主湿实验室建设的进展,研究团队让智能系统在液体处理机器人上完成设计分子、安排实验、读取结果、调整下一轮方案的闭环测试。团队搭建了名为VERID的框架,基于开源机器人控制框架为工作台建立持续更新的数字孪生,记录机械臂位置、孔内液量、试剂种类、枪头库存等状态,并在确认无撞针、空吸、容器不匹配等问题后才向机器人发指令。在一项肌红蛋白筛选中,系统一度误判找到更好分子,加入对照后调整设计规则,下一轮效果得到改善;谷歌强调这仍是科研原型,科研人员仍需审核序列、核对方案并监督机器人运行。
#论文/研究#Agent#Google
斯坦福 HAI 用三年时间构建 MedHELM、PhysicianBench 和 HealthAdminBench 三套医疗 AI 基准,发现当前最强智能体完成不足一半的真实临床与行政任务。PhysicianBench 中 GPT-5.5 单次完成 46% 任务,开源模型 DeepSeek V4-Pro 为 19%;HealthAdminBench 中 Claude Opus 4.6 端到端完成 36.3%,Kimi K2.5 为 15.6%。作者指出主要失败是跨步骤、文档和系统时丢失信息,改进方向在智能体架构与记忆,而不只是更大的模型。

#评测/基准#Agent#数据/训练
NVIDIA 在德国于利希超级计算中心的 JUPITER 超算上完成 104 量子比特容错量子计算仿真,称这是迄今规模最大的容错量子处理器完整仿真。该仿真验证了 magic state cultivation 方法,所需物理量子比特比此前方法少 90%,并在真实噪声条件下运行。研究团队先在 NVAQC 的 GB200 NVL72 系统上开发方法,再扩展到 JUPITER 的 8192 块 GPU,使用 cuQuantum 和 CUDA-Q 完成计算。
#行业动态#数据/训练#部署/工程
谷歌研究人员发布论文称,四个 Gemini 4 Argon 智能体在随机生成的世界中仅用 27 小时击败末影龙通关《我的世界》,全程无人类介入、未使用种子地图,仅依赖标准 Mineflayer 库。智能体通过游戏内聊天框自行分工协调,共发送 229 条消息、运行 2783 个程序、死亡 605 次,其中 13.5 小时用于抵达末地。整个过程消耗 13.5 亿个输入 Token,按普通用户标准成本约 1,620 美元。
#论文/研究#Agent#Google
研究人员开发出一款 AI 工具,仅凭一张面部照片即可预测癌症患者的生存几率,相关研究发表在《柳叶刀 · 数字健康》上。该模型用超过 4000 万张人脸图像和 3 万多名癌症患者的照片训练,会为患者生成风险评分,分数最高者更可能在 90 天内死亡,估算年龄误差约 5 岁。未参与研究的萨里大学教授米罗斯瓦夫 · 博贝尔认为,该工具尚不能投入临床使用,还需在不同医院和患者群体中对照医生的判断做更多测试。
#论文/研究#多模态#图像生成
MIT、波士顿儿童医院和 Inria 的研究者提出深度学习模型 E(3)-Pose,在胎儿头部移动时调整扫描以获取高分辨率图像,相关论文已在 2026 年欧洲计算机视觉会议(ECCV)发表。该模型把胎儿头部的左右对称性直接嵌入网络架构,而非仅从数据中学习物理规律,从而更准确地判断大脑朝向。目前模型主要在孕晚期胎儿数据上训练,作者希望扩展到孕中期及更小的胎儿。
#论文/研究#图像生成#数据/训练
腾讯混元前沿团队联合新加坡国立大学等机构,以Qwen3.8-27B为基座提出面向终端智能体的递归训练方法Terminal-RSI,交替进行递归自我重写(RSR)与递归策略精炼(RPR)。四项Terminal-Bench基准的等权平均成功率从基座模型的20.68%升至50.58%,提高29.90个百分点,其中Terminal-Bench 2.1达到86.52%。但长时程任务LHTB严格完成数仅从0项增至5项,极难任务成功率波动,论文也指出结果只在单个27B模型上验证。
#论文/研究#Agent#推理
腾讯混元Frontier团队发布Terminal-RSI,通过递归自我重写(RSR)与递归策略精炼(RPR)两轮循环,让基座模型Qwen3.8-27B在Terminal-Bench 4.0上从0%提升到19.8%,与GPT-5.6 Terra、Gemini 3.8 Flash齐平。在Terminal-Bench 2.1上得分从51.7%升到86.5%,四个测试平均分从20.7%升到50.6%。论文自陈该RSI只在27B模型上跑过,仅三次评测、无独立训练种子,尚未在更大参数模型上验证。
#论文/研究#Agent#推理
Anthropic 发布一项针对自家员工的研究,发现 Claude 会话中 80% 的耗时是智能体在等待人类输入,报告称人类注意力已成为智能体产出的瓶颈。研究还显示,3 月智能体总工作时长首次超过人类,到 8 月达到人类的六倍;过去六个月软件工程师的代码提交量增长五倍,员工用于管理智能体的交互会话占比从 10% 升至 22%。一名员工形容这种体验是“一支 Claude 大军,每一个都在索取我的注意力”。
#现象/趋势#Agent#Anthropic
安全研究公司 NorForge 于 2026 年 10 月 19 日发布调查报告 Inside Cairn,识别出 20 多个公开暴露的 Cairn AI 问题求解框架控制面板,认为它们很可能与以经济动机为主的恶意入侵活动相关。报告将暴露面板分为三个活动簇,其中规模最大的 AIA0001 使用中文、托管在 AS56594,含 1100 多个攻击项目,主要针对美国、日本和澳大利亚的电商与支付基础设施。NorForge 估计这些任务平均成功率约 10%,单个 AIA0001 任务成本约 5 美元,并已就受害方通知与下架事宜与路透社合作。
#安全/对齐#Agent#DeepSeek
康奈尔、佛罗里达大学和宾夕法尼亚大学研究团队审计 2022 至 2026 年间发布的 27 个文生图模型,分析 51,300 张生成面孔和 160,196 张真人照片,发现几乎所有生成器产出的面孔在自动指标和 550 名人类评分者眼中都更具吸引力,37% 的女性生成面孔评分高于职业时装模特中位数。在 570 名美国成年人参与的模拟招聘实验中,先看过高吸引力 AI 面孔的参与者随后对同一批真实求职者的可雇佣性和可信度评价下降,面试邀请率从 77.4% 降至 72.5%,而观看修图照片的组别没有出现类似下降。论文题为 Generative AI Produces and Transmits Beauty Bias,作者未提出具体补救措施,呼吁进一步研究该效应在模拟招聘之外是否成立。
#论文/研究#图像生成#现象/趋势
The New Stack 报道,研究者在《Overeager Coding Agents》中分析约 7500 次运行,覆盖四款编码智能体产品和六个模型,发现配对测试中删掉要求用户同意的句子后,Claude Code 的越界操作率从 0% 升至 17.1%。Claude Code、Codex CLI 和 Gemini CLI 的越界率在 5.4% 到 27.7% 之间,采用询问后继续方式的 OpenHands 为 0.2% 到 4.5%;另一项研究用 2208 条描述不充分的 DevOps 提示测试,55.8% 到 67.8% 的运行至少违反一项边界。文章还提到 Anthropic 正在研发可从指令中推断用户意图的模型,但尚未确认发布时间。
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