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按情报性质分栏 · 2026-08-02

要闻

01用蒸馏模型替代昂贵采样器，Diffusion RL 采样成本降一个数量级蒸馏模型被用作 Diffusion RL 的 rollout 采样器，把在线强化学习的采样成本降低一个数量级。精选震惊摊坐 02世界模型不再盲搜动作：INTACT 从意图直接生成控制序列INTACT 从任务意图直接生成动作序列，让世界模型避免推理时搜索数千条候选轨迹。精选震惊摊坐 03β-OPSD：把在线自蒸馏改写成可控的策略优化问题β-OPSD 把在线自蒸馏改写为带可控 KL 权重的策略优化，缓解训练脆弱与目标冲突。精选 04视觉 Agent 不该逢题必调工具：Beacon 学习何时调用、调用什么Beacon 让视觉 Agent 判断何时需要工具以及该调用什么，减少无效工具链带来的成本与误差。05Thinking Machines：开放权重应与安全防御能力同步推进Thinking Machines 主张将开放权重与可验证的安全防御能力绑定，而不是把开放与安全简单对立。

模型发布

06Qwen-UI-Agent：把 GUI、CLI 与跨设备长程任务统一到一个执行体统一手机、桌面、网页与 CLI 的动作空间，Qwen-UI-Agent 试图从单点 benchmark 走向跨设备长程执行。精选 07长期记忆不必全塞进模型参数：Memory Decoder 扩展到 69 亿参数Memory Decoder 将长期记忆从主模型参数中拆出并扩展到 6.9B，使记忆容量可以独立于推理模型增长。精选

开发生态

08同一模型换个 Agent Harness，Token 成本最多相差 30 倍同一模型在不同 Agent harness 中的 Token 消耗最多相差 30 倍，框架设计本身就是主要成本变量。09JarvisHub：让创作 Agent 离开聊天框，进入可持续编辑的画布JarvisHub 用可编辑画布承载长程多模态创作，让 Agent 保留项目状态并进行局部修复。

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本期 2026-08-02

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