英伟达给Pi加外挂:Agent自己研究找出4种优化,Token最高省64%
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Qwen27B改成扩散Agent:速度拉到500+Token/s,厂商自测单项超Sol
动察 Beating AI 快讯,专攻超高速大模型的 Celeris 发布一款基于 Qwen3.8-27B 改出来的混合扩散 Agent 模型 Celeris-1 Magnus,官方称在不少场景能跑到 500+ Token/s。 在 τ³-Banking 的 97 个银行客服任务上,Magnus 开启 low reasoning 后完成率达到 41.2%,中位耗时 55 秒。同场的 GPT-5.6 Sol 是 38.1%、79 秒。 传统模型基本一个 Token 一个 Token 往后写,Magnus 能一次生成多个 Token,再反复修正。需要严格按顺序生成的内容再串行处理,因此一次计算可以往前推进更多 Token。
阿里云:Token Plan个人版升级,新增12类Agent Harness工具
火星财经消息 9月11日,阿里云Token Plan个人版升级。据介绍,原有价格及Credit额度保持不变,Standard和Pro套餐新增Agent Harness工具权益与用量,覆盖搜索、网页解析、图像生成、语音处理、代码执行等12项Agent开发常用能力。(广角观察)
DeepSeek开始模型和Agent一起训:V4.1 Flash为Harness专项优化
动察 Beating AI 快讯,DeepSeek Harness v0.1.5 发布。V4.1 Flash 在训练阶段就针对 Harness 做了专项训练和优化,覆盖标准、PTC 和极简三种模式。Harness 已经直接进入模型训练环节,不再只是模型发布后再接一个 Agent 外壳。 新版还加入实验性的 Agent Teams。父子 Agent 可以双向通信,主 Agent 能给不同子 Agent 指定模型和推理强度;多个 Agent 还能共享任务、互相发消息,最后由主 Agent 汇总。 V4.1 Flash 还有一个很特别的长任务优化:Agent 跑到一半修改系统提示词,也可以尽量保留已有 KV Cache。长任务不用因为前面的规则改了一点,就把后面大段上下文重新计算。 Web 端也加入文件上传和预览,支持 PDF、图片、代码等格式。插件可以往左右 Sidebar 和内容区接入自己的 UI,长会话的加载、恢复和内存占用也一起做了优化。
UU 远程优化手机 Vibe Coding:多 Agent 并行,电脑手机无缝接管
动察 Beating AI 快讯,网易 UU 远程大改终端功能。手机现在能同时创建多个终端会话,分别运行 Claude Code、Grok Build 等 Coding Agent。退出页面不会停掉任务,之后可以随时回来查看进度。此前 UU 终端一次只能开一个会话,多 Agent 并行基本没法用。 移动端也补上了 TUI(终端里的交互界面)支持。Claude Code、Grok Build 这类工具的菜单、选择器、状态栏现在能正常显示,还能直接触屏选择。输入也可以调用手机系统输入法,中文、语音和特殊符号都方便不少。 更实用的是跨端接管。手机上开的终端任务,回到 Mac 后可以用 uuyc-cli lterm attach 直接接着操作;电脑上开的会话,出门后也会出现在手机里。任务和历史记录不用重新开一遍。 UU 还扩展了 uuyc-cli。终端会话可以直接通过命令创建、查询、接入和关闭,设备控制、远程协助等操作也能走 CLI,查询结果支持 JSON。这样不只人能操作 UU,Agent 和自动化脚本也能直接调用它。
CREAO再融千万美元:让Agent从每次失败里自己改Harness
动察 Beating AI 快讯,企业 Agent 平台 CREAO 完成新一轮千万级美元战略融资,累计融资超过 3000 万美元。CREAO 现在重点做的是 Harness 自我迭代,也就是让 Agent 根据真实任务里的错误和反馈,持续调整自己的执行系统。 Harness 是模型外面控制 Agent 怎么干活的一层,包括任务规划、工具调用、记忆、模型选择和出错后的处理方式。CREAO 已经跑通其中一部分自动纠错:Agent 完成任务后,系统会自动检查结果;发现问题后生成工单,AI 再调查原因、写修复、验证结果。新版本先用少量真实流量测试,效果变差就自动回滚。CREAO 官方此前已经公开过这套系统。 下一步,CREAO 准备把这种改进扩大到更多 Harness 环节。例如,同一类 Agent 反复在某个工具或任务流程上出错,平台可以根据大量真实任务的数据调整整套执行方式,新创建的同类 Agent 也能直接用上这些改进。 再往后,CREAO 还准备把一部分经验训进模型。它计划基于开源模型做垂直场景的后训练,让常见任务更多由成本较低的专用模型完成,复杂任务再调用前沿模型。
离真正替程序员还远:Agent进企业私有代码,最高通过率也只有四成
动察 Beating AI 快讯,YC 孵化的 AI 数据公司 Specific Labs 推出编程评测 Real-SWE,专门拿真实公司的私有代码测试 Coding Agent。任务直接来自企业生产环境,包括算税、账单迁移、API 计费和客户数据迁移。代码和答案都没公开在网上,Agent 得自己摸清公司的业务规则和代码结构。 结果 Fable 5.1 排第一,通过率也只有 38.8%;GPT-6 Astra 为 33.8%,Gemini 3.8 Flash 为 31.2%。GLM 5.3 以 28.8% 排第四,高于 Grok 4.6、Kimi K3 和 GPT-5.6 Sol。当前公开的 10 个任务里,有 6 个整体通过率低于 15%,还有一个任务所有模型全部失败。 最让人意外的是 GLM 5.3。Real-SWE 更考验 Agent 在陌生项目里持续读代码、找规则和完成多步改动的能力。智谱研究员 Xiaopu Peng 回应称,他们从 GLM-5.1 起就在训练长程任务,Real-SWE 比公开 SWE 榜更接近这类能力,这也能部分解释 GLM 5.3 为什么在这套榜上表现突出。