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斯坦福研究团队让GPT-6 Astra直接修改π₀.₅机器人策略的65行词嵌入，将765条留出指令的整体成功率从86.3%提升至92.0%，但仍有4个回合退化且结果仅限仿真。
上海交通大学赵海教授团队在arXiv发布BriLLM-MetaPred，首次将AGI数学理论推导的MetaPred原语落地为可运行语言模型，其在约13.2M参数规模下的预测性能与同规模GPT基线相当。
清华大学人工智能学院提出面向 Coding Agent 的 observation 压缩方法 CoACT，在 SWE-bench Verified 的三个 Agent 模型上平均减少 33.0% 总 token 消耗且 PASS@1 与未压缩时相近，该工作获 ICSE 2027 直接接收（Top 5%）。
走进虚拟故事世界。
长程智能体（long-horizon agents）正从「修一个 bug」走向连续数小时的终端与编程工作，但它的强化学习训练也格外昂贵：前沿实验室可以在数千张 GPU 上扩展 RL，而对多数团队来说，一条训练样本往往就是一次长达 3 小时、上百轮工具调用的完整尝试，任何一个环节出错，浪费的都是成小时的 GPU 时间。
2026年4月上旬，Manus北京办公区楼下，肖弘被一群黑客松参赛选手团团围住。在这场名为Ultra Maker的黑客松上，他作为神秘嘉宾出现，令许多人吃了一惊。
或许，老板们最终需要的，是一家很多工作不必等他推动的公司。
「刚才是谁说，打算种花？」
这几天，AI科研的进度，快得让人有点坐不住！
继向企业客户开放第三方模型后，豆包工作进一步扩大了用户的模型选择范围。