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MiniMax 更新 MiniMax M3.1 Flash，并确认此前处理超200万亿 Token 的匿名模型 Space Bunny 为其早期版本；官方称新模型线上推理速度提升近3倍，Agent 类任务综合使用成本较前代降低70%。
Claude，竟然排在最后？
由Transformer奠基论文核心作者Llion Jones创办的 Sakana AI，联手UC Berkeley带来了一项递归自我改进（RSI）新成果：MASS（Multi-Agent Self-Supervision）。
近日，Manifold AI流形空间登顶机器人学习基准RoboDojo榜单（Agent Track），超越 GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.。其 WorldScape R²SI系统超过GPT-6-Astra、英伟达 GR00T-N1.7等模型，位列总榜第一。
Coding Agent正在进入新的发展阶段。过去，它们主要修复Bug、解决GitHub Issue或实现相对独立的功能，SWE-bench等Benchmark已为此建立了成熟评测范式；如今它们开始承担从完整代码仓库生成、跨语言迁移，到需要持续探索与验证的长周期软件工程项目，任务规模和执行时间不断增长，单个Agent的上下文容量、推理能力和执行效率逐渐成为限制。
《How Codex Happened》首次披露Codex从首发遇冷、转向本地Agent并借GPT-5系列突围，最终成为ChatGPT桌面端底座，后续将重回云端并探索无固定界面的主动式Agent。
Anthropic公开内部报告称，1334名员工预计到2030年底AI将完成前沿模型开发95%的工作，其Agent工时已远超员工，对AI进度的预期也显著高于美国公众。
Manifold AI推出WorldScape R²SI，通过上下文学习与双层Agent持续改进能力登顶RoboDojo Agent Track总榜，超过GPT-6-Astra等模型。
英伟达开放Nemotron 3.5 Bolt模型权重，将740亿参数版本从约148GB压缩至22.1GB以支持笔记本本地Agent任务，搭载RTX Spark的联想、微软等笔记本也于10月16日全球发售。
千问披露Agent训练框架QwenGyre，通过弹性调度和轨迹处理，将Qwen 3.8 2.4T的48步强化学习训练耗时从134.55小时降至75.42小时、效率提升78%，并计划优化后开源。