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关键词: AI新闻,模型训练,Agent Harness,智能体进化

AI Agent 能否像研究人员一样，从论文中学习？

关键词: AI新闻,六角未来,HexaShell,RoboDojo-Agent

近期，六角未来沿着 Physical Coding 的思路，进一步构建了 HexaShell-Preview。根据官方评测结果，在 RoboDojo 全部 42 项任务上，HexaShell-Preview 取得了 46.9% 的成功率、53.2 的进度得分，成功率高出第二名 7.5 个百分点，领跑 RoboDojo-Agent 榜单。

关键词: AI新闻,模型训练,WorldMemArena,智能体记忆评测基准

团队盯住的是一个很实际的问题：Agent 明明保存了项目计划，预算更新后却仍按旧版本行动；看过环境截图，下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新，还是找到了证据却没用上？

关键词: AI新闻,模型训练,Agent集群,Agent Society,第四大学The Fourth Institute

「全球只有大约5,000人，真正见识过顶尖AI的能力。」这是Andrej Karpathy近日分享的一个观察。他说，只有站在漏斗顶端的那一小撮研究者，才能看到数千个AI Agent长时间协作、昼夜不停地做科研。

关键词: AI新闻,SHARP剪枝法,模型训练,Saliency-based Harness Pruning

Agent在真实任务中出错，工程师的第一反应往往是给Harness“打补丁”：加一条防错提示词、接入一个新工具、挂一套Skills，或者增加历史摘要和执行检查。这套负责协调模型调用、工具执行与上下文管理的外层系统，就是Agent Harness。

关键词: AI新闻,MiniMax M3.1 Flash,minimax,神秘太空兔

MiniMax 更新 MiniMax M3.1 Flash，并确认此前处理超200万亿 Token 的匿名模型 Space Bunny 为其早期版本；官方称新模型线上推理速度提升近3倍，Agent 类任务综合使用成本较前代降低70%。

关键词: AI新闻,RSI,MASS,Multi-Agent Self-Supervision

由Transformer奠基论文核心作者Llion Jones创办的 Sakana AI，联手UC Berkeley带来了一项递归自我改进（RSI）新成果：MASS（Multi-Agent Self-Supervision）。

关键词: AI新闻,Manifold AI,具身智能,AI机器人操控

近日，Manifold AI流形空间登顶机器人学习基准RoboDojo榜单（Agent Track），超越 GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.。其 WorldScape R²SI系统超过GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.7等模型，位列总榜第一。

关键词: AI新闻,具身智能,Manifold AI,R²SI,RoboDojo

Manifold AI推出WorldScape R²SI，通过上下文学习与双层Agent持续改进能力登顶RoboDojo Agent Track总榜，超过GPT-6-Astra等模型。

关键词: AI新闻,模型训练,FlowMAS,Multi-Agent System

厦门大学ASC Lab团队提出的FlowMAS获NeurIPS 2026录用，通过GFlowNet、好奇心驱动模块和信息引导优化模块自动生成多样且低成本的大模型多智能体工作流拓扑，并在六个基准实验中取得领先成绩。