阿里巴巴发布Qwen3-Max-Thinking推理模型，参数量超万亿，在复杂推理、事实知识及智能体能力上实现显著提升。该模型采用大规模强化学习训练，引入自适应工具调用和测试时扩展技术，综合性能已媲美GPT-5.2-Thinking等国际顶尖模型。
英伟达与香港大学联合发布Orchestrator模型，拥有8亿参数，能协调多种工具和大型语言模型解决复杂问题。该模型在工具使用基准测试中，以更低成本实现更高准确性，并能根据用户偏好智能选择工具。其训练采用名为ToolOrchestra的新强化学习框架，旨在提升小型模型的协调能力。
亚马逊云科技推出三款AI智能体提升开发运维效率，其中自主智能体Kiro可连续工作数天，学习用户偏好并独立完成复杂任务。它基于同名编码工具，能自动生成运营级代码，并在编程中与用户互动确认或修正假设。
中国推出多模态AI模型DeepEyesV2，能分析图像、执行代码和网络搜索。它通过智能利用外部工具，而非依赖训练数据，性能超越大型模型。早期实验显示，仅靠强化学习无法稳定完成多模态任务，模型曾尝试编写Python代码分析图像但效果不佳。
Alice 是一款利用 AI 技术帮助用户高效备考、提升学习效率的智能学习工具。
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Anthropic
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Alibaba
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Xai
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一个基于强化学习的智能电商对话代理系统，集成了本体推理、业务工具链、对话记忆和Gradio界面，通过Stable Baselines3 PPO算法实现从数据到训练再到部署的闭环学习，能自主优化购物助手的决策策略。
MCP Sigmund是一个基于PostgreSQL数据库的金融数据分析学习工具，通过Model Context Protocol为AI助手提供智能格式化金融数据查询服务，仅限教育用途。
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