美团 LongCat 开源 VitaBench 2.0：长期动态智能体基准新标杆

美团 LongCat 团队开源 LoHoSearch 搜索智能体评测基准，以覆盖 762 万维基百科实体的知识图谱自动生成题目，收录 544 道经人工核验的题目，覆盖 11 个领域。

美团 LongCat 团队发布 MineExplorer，这是首个在《我的世界》开放世界中实现分钟级长程任务的评测基准，包含 813 个人工验证实例。评测 18 款顶级多模态大模型发现，最强模型 Claude-Opus-4.6 整体任务成功率仅 41%，从 1 跳任务的 77% 骤降至 4 跳任务的 12%，近 60% 的失败源于导航失败。MineExplorer 已全面开源。

美团 LongCat 团队提出 WBench，这是首个面向交互式视频世界模型的系统性多轮评测基准，包含 289 个测试案例和 1058 个交互轮次，覆盖导航、主体动作、事件编辑和视角切换四种交互方式。

美团与北京大学提出GeoRA，将低秩适配显式对齐到RLVR的更新几何，先用谱先验与欧氏先验定位稀疏更新区域，再用SVD压缩为低秩稠密适配器并冻结残差锚点。在1.5B至32B的Qwen与Llama模型上，GeoRA在数学、医学、代码三类RLVR任务上稳定优于LoRA、PiSSA、MiLoRA等基线，Qwen3-8B的AIME24达23.75%，可训练参数较全参微调降低99.5%。

在无中央协调器的开放世界多智能体环境Station中，来自不同模型家族的AI智能体自主选择研究方向、开展实验并构建共享科学文献。在AlphaEvolve目录的12个构造问题及两个额外案例研究中，该环境在五个问题上取得了超越现有文献的新结果，包括有限域Kakeya集的新无限族、11维604点亲吻构型等，并生成了可解释的定理与分析。所有原始智能体对话、证明和验证代码均已公开。

斯坦福大学研究人员领衔发布 Terminal-Bench-Science 0.1，用来自生命、物理、地球、数学和工程科学的 70 个专家精选任务评估 AI 智能体的科研能力。

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Agent skills package specialized knowledge and workflows into reusable resources that extend AI agent capabilities. Recent work automatically discovers such skills from agent experience, which enables agents to progressively adapt through …

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To improve large language models' ability to resolve real-world software issues, prior work has focused on constructing large-scale agent trajectory datasets and performing supervised fine-tuning (SFT) on successful trajectories. However, …