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Agent的能力越来越强，但使用体验仍有一个尴尬之处： 每换一个Agent甚至换一个session，就像换了一个完全不了解你的新员工。
一个80亿参数的大模型，一口气吞下15万亿token的训练数据，堆到硬盘上差不多7TB。可它真正「背」得下来的，少得可怜：每个参数只装得下3.6 bit。一个英文字母8 bit，连半个都填不满。
近日，独立开发者 Harshal Singh 公布了一个仅有 3500 万参数的基础语言模型 BarunLM，并声称：「我预训练了世界上参数量小于 100M 的最好模型」。
近日，由清华大学深圳国际研究生院智能机器人实验室刘厚德教授领衔、王立博博士后担任 AI 首席研究员的大模型团队，正式发布了 VeriLoop Coder-E1—— 一款基于 Qwen3.6-27B 构建、面向仓库级代码修复与智能体式软件工程任务的开源垂类代码模型。
GPT-5.6 Sol 推翻 100 多年前的麦克斯韦猜想，下一代模型突破 10 个！数学家菲利普·阿拉图恩、加文·鲍尔和马修·D·克瓦尔海姆于 2026 年 7 月 29 日在 arXiv 上发表论文，提到由 GPT-5.6 Sol 找到了一个反例，证明了 100 多年前的麦克斯韦猜想是假的。
Axis Robotics 与佐治亚理工、加州大学伯克利分校、南洋理工等高校团队通过超过 5 万条人类演示和一组规模实验，给出了一个肯定但更复杂的答案：众源仿真数据可以有效，但模型能否从数据规模中持续获益，取决于任务覆盖、行为多样性、质量控制和数据增强，而不只是轨迹数量。
最近，一篇来自 UIUC 与哈佛大学的论文，试图把这块最后的拼图补上。作者给这个新范式起了个名字，叫 Explorative Modeling（探索式建模），模型简称 XM。它的想法简单到近乎朴素，却指向一个大胆的结论：生成模型除了参数和数据，其实还有第三根可以放大的轴。
JarvisHub 给出的答案，是把可编辑画布同时变成用户工作区、Agent 的外部记忆、行动空间和共享项目状态。Agent 不再只从聊天记录里猜测上下文，而是直接「看」到画布上的提示词、参考图、候选版本、生成结果、依赖关系、失败记录和用户反馈，再据此规划、调用工具、写回结果。
新智元报道 2026年，AI行业最昂贵的新故事，已经不只是「训练一个更大的模型」。 资本开始直接押注：让AI参与制造下一代AI。 4月，AlphaGo核心缔造者David Silver创办的 Inef
刚刚完成 GPT-5.6 系列模型的大降价，OpenAI 又传出了新模型的消息。 据外媒 The Information 报道，OpenAI 正准备发布一个新的模型系列，目前暂定名为 Astra。该系列在执行长时间任务方面的能力将有所提升。