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EvoMap团队推出自进化智能体EvoX，采用无中心调度的蜂群模式让大量Agent平级协作、自主组队，在563道逻辑、数学、物理题上将Claude Haiku 4.5的正确率从单Agent的26.29%提升至70%以上，并开源AutoResearch项目构建Agent经验基础设施。
Harsh Mehta 在 Anthropic 的时候，启动了一个后来被称为 autoresearch 的内部平台（不是 Karpathy 那个）。最初这个项目只有他一个人，功能是让 AI 自主完成 AI 研发中的一系列流程环节：提出实验假设、编写代码、调度算力、评估结果，再决定下一步做什么。
机器之心编辑部 AI 读论文这件事，正在进入下一个阶段。 最近，alphaXiv 推出了一个面向 arXiv 论文的 autoresearch 功能。 它的使用方式非常直接：当用户看到一篇论文时，只需要把论文 URL 里的「arxiv」改成「autoarxiv」，系统就会：
AutoResearch这个词关注AI的同学应该不陌生，大神Andrej Karpathy提出的Agent 自主科研项目，现在已经是GitHub的明星项目了，应用不计其数。
近日，「智能知识」（Human Intelligence）完成天使轮融资，由耀途资本、锦秋基金联合投资。本轮融资资金将用于两个方向：前沿数据品类扩张：深耕 Coding、Enterprise Office（GDPVal）、Agentic Tool Use 等高价值数据，并积极探索 AI4Math、AI4Science、AutoResearch 等新场景；
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
「借助 CodeAgent，我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了，写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的，99% 是 Agent 写的 😂」。
DeepSeek研究员陈德里，在个人博客更新一篇研究综述论文。用的是他自己的技能DeliAutoResearch，DeepSeek-V4-Pro研究和写作，GPT-Image2画图。论文共迭代6次（V1：4 次，V2：1 次，V3：1 次），总耗时6天，进行了约108轮Agent调用，消耗64.8万token，写了2234行LaTeX代码。
数学界尘封32年的拉姆齐数经典难题被打破！浙大校友王宜平借助自研AI框架ScaleAutoResearch-Ramsey，成功将拉姆齐数R(3,17) 下界从92提升至93，终结了自1994年以来长期停滞的纪录。
养了这么久的虾，你应该能发现，skills有多重要了。