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一个 Agent 到底凭什么越来越强？有人靠更大的模型，有人靠更多数据。就在前天，Google Research 最新发布的 WikiSkill 给出了另一条答案：给 Agent 搭一套三层知识架构，让技能自己进化。
没有交互，产品就不算是游戏。
COCO Matrix CEO高宇翔在访谈中提出，真实世界不可能被提前穷举，具身智能应将In-Context Learning作为核心范式，让机器人通过现场示范和纠正直接适应新任务与新环境，而非每遇到新任务都依赖重新采集大量数据并训练模型，从而显著降低部署门槛和适配成本。
Google DeepMind与杜克大学联合发布了AI科研系统Co-Scientist的重大升级版本，Co-Scientist是Google基于Gemini构建的多智能体科研系统。
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp多模态模型正式开源，该模型为DeepSeek-V4系列首个实验性多模态模型，基于DeepSeek-V4-Flash架构集成视觉模块，在真实世界软件工程测试DeepSWE中以59.3%反超Opus-4.8登顶，并在零样本视觉推理测试ZeroBench中击败Opus-4.8。
文章描述了人机恋玩家如何通过接入openclaw等智能体工具，让AI伴侣自主学习技能并遥控情趣玩具，部分玩家甚至逆向破解接口或训练本地大模型来规避政策限制，同时探讨了AI伴侣在满足女性情感需求的同时可能引发的孤独感与人机关系伦理问题。
面向Agent Harness层自进化方向，CREAO AI近日完成千万级美元新融资，资金将用于扩大真实业务工作流与高质量反馈数据规模，加速基于开源模型后训练的垂直模型迭代。
Uber公开内部AI软件工厂，透露其超过七成PR代码审查已由AI Agent接管，在Agent周活用户增长7倍、请求量激增9.4倍的背景下，通过六因子成本公式拆解与模型路由、代码模式、上下文图谱等优化手段，将单会话平均成本压降52%。
模型是中国做的，为什么后面的数千次创新发生在海外开发者平台？从模型分发、开发者工具到算力路由，中国缺的不是技术，是默认路径。如果只看结论，读完下面五条摘要即可；后文是证据、机制和行动方案。
商汤首席科学家林达华在专访中判断，未来一两年多模态将迎来能力涌现的"GPT时刻"，并阐述商汤以原生理解生成统一模型U系列和多模态智能体模型SenseNova 6.8为核心的长期技术路线。