PILOT 框架实现智能体运行中实时自我改进

研究提出"显著性偏差"概念，指大语言模型被输入中无用的显性干扰（如数字）劫持，忽略任务隐含的常识前提。基于新构建的 SaliTrap 基准评估 12 个主流模型，最佳模型仅 54.8% 查询避开陷阱，8/12 模型低于 30%；GLM-5.1 和 Kimi-K2 在识别陷阱后仍分别有 86.2% 和 81.8% 的遵从率。

月之暗面推出 Kimi Linear，一种混合线性注意力架构，首次在短上下文、长上下文和强化学习场景下全面超越全注意力机制。其 3B 激活参数模型在所有评估任务上显著优于全 MLA，同时将 KV cache 使用量降低最多 75%，并在 1M 上下文下实现最高 6 倍解码吞吐量。月之暗面已开源 KDA 内核、vLLM 实现及模型权重。

Moonshot AI 发布 PerceptionBench，一个从 40 多个现有基准中模型实际失败案例归纳出的视觉感知基准，包含 10 项原子感知能力和 3000 道验证题。所有测试模型准确率均未超过 60%，且大量正确答案在重复提问时无法复现，表明模型更多是猜测而非真正感知。PerceptionBench 旨在精确诊断多模态 AI 的视觉感知断裂点，推动其实现忠实、一致的视觉理解。

研究人员提出 Agents-A1，一个 35B 参数的 Mixture-of-Experts 智能体模型，通过扩展智能体 horizon（长轨迹与异构能力两个视角）达到万亿参数模型性能。团队构建了长 horizon 知识-行动基础设施，生成平均 45K token 的智能体轨迹，并采用三阶段训练：全领域监督微调、领域级教师模型训练、多教师领域路由在线蒸馏（含显著词汇对齐）。对比万亿参数模型 Kimi-K2.6 和 DeepSeek-V4-pro，Agents-A1 在 SE…

智谱、驭驯网络与清华大学联合提出并落地ZCube组网架构，以扁平化拓扑替代传统Clos/ROFT架构，从结构层面消除PD分离推理中的可避免拥塞。在GLM-5.1 coding生产环境千卡集群实测中，ZCube相比ROFT将GPU平均推理吞吐提升15%以上，TTFT P99降低40.6%，同时减少约三分之一的交换机与光模块成本。

针对超大规模大模型推理，ZCube网络架构通过取消Spine层、将Leaf交换机分组并全互联等创新设计，有效解决了推理网络的拥塞问题。该架构在集群实测中，实现了交换机与光模块资本支出减少33%、GPU平均推理吞吐提升15%，同时将首token延迟的P99值大幅降低40.6%，在降低成本的同时显著提升了推理性能。

GLM-5V-Turbo 技术报告：迈向原生多模态智能体基础模型 本报告总结了GLM-5V-Turbo在模型设计、多模态训练、强化学习、工具链扩展以及与智能体框架集成等方面的主要改进。这些进展使其在多模态编码、视觉工具使用和基于框架的智能体任务中表现出色。 http://arxiv.org/abs/2604.26752

LMSYS团队针对SGLang中的强化学习工作负载，提出了一种基于RDMA的点对点权重更新机制，作为传统NCCL广播方法的补充。该设计利用源端CPU引擎副本和Mooncake TransferEngine进行P2P RDMA传输，将拥有1T参数的Kimi-K2模型的权重传输时间从53秒大幅缩短至7.2秒，提速7倍。其代价是每个训练等级需在CPU内存中额外占用一个32G的推理引擎副本。此优化最大限度地减少了网络冗余，允许推理服务器更快恢复rollout过程，且兼容所有主流开源…

本报告介绍了代码模型Composer 2的训练过程。该模型基于开源基础模型Kimi K2.5，通过两阶段训练：首先进行侧重代码的持续预训练以深化编码知识，随后在高度模拟真实Cursor环境的大规模强化学习中提升端到端智能体性能。在自建的真实任务评估集CursorBench上，Composer 2得分为61.3，较前代提升37%，与前沿模型性能相当。在公开基准SWE-bench Multilingual和Terminal-Bench上分别获得73.7和61.7分，并在保持高精…

智谱发布GLM-5-Turbo基座模型，代号"龙虾"，强化工具调用、复杂指令拆解、定时任务与高吞吐长链路执行能力，推出ZClawBench基准测试。支持通过BigModel.cn、Z.ai及AutoClaw客户端接入，Coding Plan Max将于本月内支持Pro版。