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这个框架名叫 Prime Agent，由 Prime Intellect 发布。官方对它的定义是：一个面向编程、研究和长时间自主任务的「自我改进 RLM harness」。RLM 是 MIT 博士生 Alex Zhang 等人去年 10 月发布的一项工作（参见《递归语言模型登场！MIT华人新作爆火，扩展模型上下文便宜又简单》）
近日，由华为2012实验室、华为云、终端、计算等团队联合构建的openJiuwen开源AI Agent平台发布了企业级分布式蜂群架构，把JiuwenSwarm蜂群能力，扩展到企业级分布式集群。
近日来自南京大学模式识别实验室（PRLab）的梁嘉骏、廖宇程，在司晨阳教授的指导下，联合新加坡南洋理工大学、英国帝国理工学院，提出连续扩散语言模型 AURORA-LM（Autoencoding Unified Representation for Continuous-Latent Diffusion Language Modeling），对连续空间下的语言建模作出了更多的思考和发现。
千诀科技联合清华大学团队，为神经网络提出了一把新的 “复杂度标尺”。
当下计算机视觉长期陷入“一任务一专用模型”内卷： 做深度估计要用DepthAnything，分割依赖SAM，人体姿态单独训练Sapiens，几何重建还得搭VGGT，各类网络骨干、解码器、损失函数完全割裂，研发与部署成本居高不下。
在模型层之外，2026 年上半年在硅谷增长最快的赛道之一是数据：Mercor 的 run rate 从去年下半年的 5 亿美元涨到今年年中的 20 亿美元；Handshake 转型 human data 后，run rate 在年初三个月内从 5.5 亿美元冲到 10 亿美元；RL 环境公司 Fleet 则在半年内从百万美元级别做到 6000 万美元 run rate，
我们如何判断人工智能是否已经足够聪明，能够从事科学研究，实现端到端的自主科学发现？
你有没有想过，有一天你买东西，不再需要打开购物软件挨个搜索，而是直接对你的AI助手说一句“我想买一把适合初学者的吉他”，它就能跑遍全网，把最好的几个选项摆在你面前，还附带理由？
作为具身智能最主流的路线之一，VLA 快速发展的同时也因为其各种问题被诟病。其中最主要的痛点之一便是指令泛化能力。
让机器人把一只虾夹起来，再放进锅里。