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Coding Agent写代码的能力越来越强，写测试的能力也在同步提升。从为函数补单元测试、为GitHub Issue编写复现用例，到为整个代码仓库构建回归测试，Codex、Claude Code等前沿Coding Agent已经能够浏览仓库、修改实现，并借助执行反馈不断修正测试。
在机器人操作研究中，视觉语言动作模型（Vision-Language-Action，VLA）与世界动作模型（World Action Model，WAM）为机器人提供了不同的动作生成路径。但当任务从一次抓放延伸到连续搭建与双臂协同，决定成败的就不只是眼前这个动作能否完成，还包括此前建立的条件能否一直支撑后续执行。
设想一个客服系统，每秒涌进成百上千条用户请求。
工业推荐的优化重心，已经从单一交互指标转向整体eCPM（每千次曝光收益）。
改变 RSI 的基本演化单位，从任务转变为能力，有望从针对具体任务的局部优化，走向跨任务、跨模态的持续演化。
前不久，Anthropic 的工程团队在 11 月 6 日发了一篇文章《The components of agent memory》。里面有一个非常有意思的观察：很多被精心设计过的知识wiki或者Agent Memory准确率有时候还不如直接搜索原始文档高。但换个场景，过多的原始信息塞给模型，有时候也同样会让检索的准确率暴跌。
Scaling up 是大模型的标志，也引领了近几年语言模型技术的飞跃。然而实际上，大语言模型架构，作为其最本质的计算基础，也在近年来持续发展。
Agent 正在从「回答一个问题」走向「承担一份工作」。近日，开源 AI Agent 社区 openJiuwen 针对 HyperAgent 架构详细解读，系统阐述了它对下一代 Agent 形态的判断 ——HyperAgent 应具备的八项特征，以及支撑这一形态的开源 AgentOS 分层设计。
继 Apex-35B-V1.0 凭借领先 Flint 的表现引发关注之后，开源 RSI 模型又迎来一份亮眼成绩单：REMORY 仅凭一个 1.9B 的记忆模块，用两张 H800 实现完全自监督训练，在多项关键评测中领跑；驱动小模型持续数日递归改进，产出接近 GPT-6.1-Terra。
统一多模态模型既能看图，也能画图，那么它能不能像人一样，画完之后自己检查、发现问题、再动手改？