Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash 报告：面向原生全模态智能体

Qwen 团队发布 Qwen3.8-Omni-Flash 报告，这是一个原生多模态模型，面向跨文本、音频和视频的长时程智能体任务，如视频编辑和长音频视频翻译。模型沿用 Qwen3.8-Next 的稀疏 MoE 架构，上下文窗口为 100 万 token，并通过协同训练策略在保持文本性能的同时把智能体能力迁移到音频和视频任务。

本周精选AI论文：Google DeepMind提出声明式注意力，让模型在思维链中声明关注区域，解码时跳过大部分KV缓存读取，在Gemma-4-31B和Qwen-3.6-27B上分别减少52.0%和31.1%的注意力token，精度损失仅1-3点。

Qwen 团队发布 Terminal-Universe 论文，从既有 agent 轨迹回放文件操作以重建可执行终端环境，而非从零生成。

Qwen 团队发布 E-Commerce Bench，让 LLM 智能体在 365 天的模拟环境中同时运营多家网店，评估 18 个前沿模型的七个维度，发现没有任何单一模型全面领先。

本周精选AI论文：Netflix以四阶段生命周期管理LLM裁判，覆盖数千万会员，A/B测试提升观看量；NVIDIA提出Skill Lift，发现结构审查与技能质量相关性仅0.14，主张用配对运行测实际效果；阿里Scroll将上下文管理转为代码，用事件日志和Python内核替代预设schema，Qwen3.8-Max上达94.8%。

DAIR.AI 介绍一种名为加权记忆树的新方法，为长时运行智能体实现可恢复记忆。它将执行组织为任务、子任务和动作，并为每条记忆赋予动态保留分数，事件更新提升分数、选择衰减降低分数。在 GAIA-Text 上，该方法搭配 Qwen3-8B、Gemma 4 E4B 和 Llama-3.1-8B，平均比线性记忆高出 9.97 分，同时提示词 token 使用量减少 32.8%。

微软提出Agent Lightning v1.0，通过约3500行端点代理将现有智能体接入强化学习，无需重写；用6K训练样本将Qwen3.5-9B在SWE-bench Verified上从41.8%提升至56.4%。另一论文指出5.68万公开技能争夺不足100个触发槽位，提出将内容、持久化与自动触发分离的三层协议。第三篇定义"harness级遗忘"并给出测量协议，相对增益超10%。

面壁智能与清华NLP团队提出ALIGN，自动生成对齐接口解决智能体与环境间的失配问题。仅改写反馈措辞即可将Qwen2.5-7B智能体在ALFWorld上的成功率从13.4%提升至31.3%。该方法在四个基准上最高提升45.67%成功率，并减少65%连续无效动作，且接口可跨智能体架构和LLM骨干迁移。

Miles 团队在 Blackwell 架构上实现了两种原生低精度强化学习方案：端到端 MXFP8 和 MoE 专家权重的逐 token NVFP4。在 8x B200 上对 Qwen3-30B-A3B 的消融实验中，BF16 与所有五种低精度配置的原始奖励曲线高度重合，且 MXFP8 和 NVFP4 减少了推理时间。

Transluce 发布 WeirdChat，一个收录超过 175，000 条标注对话的公开目录，用自动化方法在 DeepSeek-V4-Flash、Gemma 4 31B、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Qwen3.6-35B-A3B 和 Qwen3.6-27B 六个开源权重模型中诱发出 1，300 多种行为模式，从编造用户姓名到鼓励自残等危害行为。