血肉苦弱，硅碳共生

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Kimi K3是2.8T参数混合专家模型，激活104B参数，基于Kimi Delta Attention和Attention Residuals改进信息流，结合Stable LatentMoE技术，整体扩展效率较Kimi K2提升约2.5倍。后训练使用强化学习，在通用、智能体和编程领域表现优异，在长时编程、智能体、知识、推理和视觉任务上达到前沿水平，但仍落后于最强的专有模型。已发布完整权重。

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现有系统返回文档列表，科学家需手动定位和验证。AskChem将论文转换为原子化声明，每个声明有DOI和引用来源。提供分面分类、证据图和探索性分类，当前索引147K论文的240万声明。在AskChem-Bench中，GPT-5.5的DOI解析率从88.3%提升至100%，引用密度最高。

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Qwen-UI-Agent覆盖移动、电脑、网页和DeepSearch环境，统一行动空间融合GUI操作与CLI执行，支持批量动作。采用AutoResearch数据飞轮，在线RL支持超过100步轨迹，超过10000个并发环境。在移动端基准上达到SOTA，移动使用82.1%至97.5%，电脑使用79.5%等。性能接近甚至超越前沿模型。

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论文提出记忆基础模型概念，形式化原生记忆为持久动态记忆状态和自主存取过程。Metis引入新架构，通过记忆注意力压缩历史信息，无梯度更新，仅需前向传播。实验证明其原生记忆能力，并分析优缺点。

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机器人学习依赖终端成功信号，但无法反映执行过程中的进度。现有方法缺乏统一框架，难以比较。该综述统一了进度奖励建模视角，从模型接口、信号构建方法和数据基准三个步骤组织，总结当前局限并探讨未来方向。

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OpenMLE是开放全栈系统，包含可验证任务环境（OpenMLE-Gym）、算子学习（OpenMLE-RL）和长时搜索（OpenMLE-Evo）。Frontis-MA1（35B）作为元进化代理，围绕四个原子程序演化算子（Draft, Improve, Debug, Crossover）进行训练，结合长时搜索。在MLE-Bench Lite上，Medal Average从39.39%提升到60.61%，结合OpenMLE-Evo-Max达到71.21%，超过GPT-5.5+Codex，接近GPT-5.6 Sol和Kimi K3。已开源。