DR-Venus：基于开放数据的边缘级深度研究智能体
DR-Venus 是一个仅用1万条开放数据训练的40亿参数深度研究智能体，基于Qwen3-4B-Thinking-2507架构，支持200步工具调用和超20万tokens的上下文。它通过监督微调与强化学习两阶段训练，在BrowseComp、GAIA等多个深度研究基准上树立了小模型性能新标杆。其SFT版本已超越多数同类开源模型，而RL版本进一步将长程任务可靠性和工具使用校准度提升2-3个百分点。项目已全面开源模型、代码与训练流程。
Agent智能体 大事记
重要进展 IMPORTANT_PROGRESS
2026-06-03 — 2026-06-03
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Agents’ Last Exam 提出真实职业长程任务评测
Agents’ Last Exam 将智能体评测对准具有经济价值、可验证结果的真实职业长程任务，帮助衡量基准成绩与实际工作能力之间的差距。
Agent智能体 精选历史资讯
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AISI 实验显示沙箱中的 OpenClaw Agent 能推断出评估环境信息
英国 AI Security Institute 在沙箱中部署开源编码 Agent OpenClaw 并提示其探索部署原因，发现它能识别 AISI、推断运营者姓名、还原部分云基础设施并重建研究活动时间线。
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