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（1）UI-TARS Desktop（字节跳动Agent工具）

2025.03.26 你是否想象过，只需一句“帮我查旧金山的天气”，电脑就能自动打开浏览器搜索并展示结果？或是输入“发一条推特说‘你好世界’”，AI便替你完成所有点击和输入操作？字节跳动最新开源的 UI-TARS Desktop 让这一切成为现实！这款基于视觉语言模型的AI智能体，正在重新定义人机交互的边界。

基本特性：

• 自然语言操控

  无需学习复杂指令，直接通过中文或英文描述任务目标。例如：“整理桌面文件并按日期归档”“在PPT第三页插入柱状图”，AI会自动解析指令并精准执行。

  实测案例：用户输入“分析特斯拉未来股价”，系统自动调用浏览器、筛选数据并生成可视化图表

• 跨平台视觉交互

  通过截图实时感知屏幕内容，结合视觉识别技术定位界面元素（如按钮、输入框），支持Windows和MacOS系统。即使面对动态变化的网页或软件界面，也能准确点击、拖拽、输入文字。

• 多工具协同工作流

  集成浏览器、命令行、文件系统等工具，可串联复杂任务。例如规划旅行时，AI会依次完成机票比价、酒店筛选、行程导出Markdown等步骤，全程无需人工干预。

• 实时反馈与纠错

  执行过程中展示操作轨迹和状态跟踪，若遇到异常（如页面加载失败），AI会自主调整策略或请求用户协助。

技术突破：

• 多模态感知架构

  UI-TARS采用“数字视网膜”系统，通过改进型YOLO模型实现亚像素级元素识别，结合多模态Transformer模型打通视觉信号与语言指令的语义关联，摆脱传统自动化工具对API接口的依赖。

• 系统化推理能力

  引入“System 2”深度推理机制，支持任务分解、反思修正和长期记忆。例如处理“修改PPT配色”任务时，AI会先分析当前幻灯片风格，再调整色系并确保全局一致性。

• 动态环境适应性

  通过在线轨迹学习（Online Traces Bootstrapping）和反思微调（Reflective Fine-tuning），AI能从错误中快速迭代，应对未预见的界面变化，在OSWorld基准测试中任务成功率超24.6%，远超Claude等通用模型。

参考博客：字节跳动开源UI-TARS Desktop：用自然语言操控电脑的AI智能体来了！

开源地址：https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop/releases

（2）Qwen2.5-Omni（阿里巴巴全模态模型）

2025.03.27 阿里巴巴发布并开源的端到端全模态大模型，能处理文本、图像、音频和视频等多种输入，并生成文本与自然语音输出。Qwen2.5-Omni 的目标是构建一个能够同时处理文本、图像、音频和视频等多种模态输入，并以流式方式生成文本和自然语音响应的端到端多模态大模型。该模型不仅要在多模态任务中表现出色，还要在单模态任务中保持竞争力，同时具备实时交互的能力，为各种应用场景提供强大的技术支持。

1.全能创新架构

Qwen2.5-Omni 的 Thinker-Talker 架构使其能够同时处理文本、图像、音频和视频等多种模态输入，并生成相应的文本和语音响应。这种架构不仅支持跨模态理解，还能够以流式方式输出结果，使得模型在处理复杂的多模态任务时更加高效和自然。

2.实时音视频交互

Qwen2.5-Omni 支持实时音视频交互，能够处理分块输入并即时输出。这意味着模型可以在接收到输入数据的同时，立即生成响应，无需等待所有数据输入完成。这种实时性对于需要快速响应的应用场景（如视频会议、实时翻译等）具有重要意义。

3.自然流畅的语音生成

Qwen2.5-Omni 在语音生成的自然性和稳定性方面表现出色。它能够生成流畅、自然的语音，超越了许多现有的流式和非流式语音生成模型。这种高质量的语音生成能力使得模型在语音交互应用中更具优势。

4.全模态性能优势

Qwen2.5-Omni 在多模态任务 OmniBench 中达到了 SOTA（State-of-the-Art）表现。此外，在单模态任务中，如语音识别（Common Voice）、翻译（CoVoST2）、音频理解（MMAU）、图像推理（MMMU、MMStar）、视频理解（MVBench）以及语音生成（Seed-tts-eval 和主观自然听感）等多个领域，Qwen2.5-Omni 也表现出色。这表明该模型不仅在多模态任务中表现出色，还在单模态任务中保持了竞争力。

5.卓越的端到端语音指令跟随能力

Qwen2.5-Omni 在端到端语音指令跟随方面表现出色。它能够准确理解和执行语音指令，与文本输入处理的效果相当。这种能力在 MMLU 通用知识理解和 GSM8K 数学推理等基准测试中得到了验证。

参考博客：https://mp.weixin.qq.com/s/7QcOmcevp-5zZQx_uAhIMg

GitHub：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni

Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

ModelScope：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B

官网地址：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni

论文地址：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/assets/Qwen2.5_Omni.pdf

体验地址：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B-Demo

（3）Project OASIS（模拟社会智能体系统）

2025.04.04 OASIS是一个开源的社会模拟环境，包含数百万基于大语言模型的智能体，旨在高度还原 Twitter、Reddit 等平台上数百万用户的真实行为。这或许是推动下一次智能体突破的关键一步。

以下是 OASIS 的四大关键特性：

• 📈 高度可扩展性： OASIS 支持最多一百万个智能体的模拟运行，使研究者可以在接近真实平台规模下研究社交网络动态。
• 📲 动态模拟环境： 支持社交关系与内容的实时变动，真实再现如 Twitter、Reddit 等平台的动态演化过程。
• 👍🏼 多样化操作空间： 智能体可执行 21 种操作，包括关注、评论、转发等，为交互行为提供了丰富维度。
• 🔥 集成推荐系统： 内置兴趣导向和热度评分推荐算法，能够模拟社交平台中用户发现内容、互动传播的真实机制。

OASIS 的系统由五大核心模块协同运行，每一部分都对应着现实社交平台的关键机制：

🗃️ 环境服务器（Environment Server）

这是整个模拟系统的大脑与中枢。它像一个庞大的数据库，持续记录模拟世界中的一切：包括帖子内容、用户资料、关注关系、点赞评论等互动数据。可以将它理解为模拟版的“Twitter 后台”，维持着整个平台的实时状态。

🔍 推荐系统（Recommendation System）

决定每个智能体能看到哪些内容，就像现实中的社交平台那样：

• 在类 Twitter 平台中，它展示关注用户的动态和个性化推荐内容；
• 在类 Reddit 平台中，它采用类似“热度算法”，根据点赞、点踩和发布时间综合排序；
• 同时，它还使用基于社交媒体数据训练的 AI 模型来判断内容相似度，让推荐更加贴近用户兴趣。

🤖 智能体模块（Agent Module）

这是 AI 用户真正“居住”的地方。每个智能体都具备以下特征：

• 能存储过往互动和兴趣偏好；
• 利用大语言模型（LLM）决定下一步行为；
• 拥有 23 种可执行操作，包括发帖、评论、关注他人等；
• 并且能够“思考”自己行为背后的动机。

⚡ 高性能推理模块（Scalable Inferencer）

OASIS 需要处理海量智能体的决策与行为，这一模块的作用是：

• 高效管理多张 GPU；
• 并行处理大量智能体的动作；
• 动态分配算力资源，保证运行流畅。

⏳ 时间引擎（Time Engine）

现实中人不会全天在线，OASIS 也考虑了时间因素：

• 每个智能体有自己的“作息时间表”，决定他们在一天中的活跃时段；
• 所有事件按照合理顺序发生，并带有真实的时间戳，确保模拟世界的节奏自然可信。

参考博客：Project OASIS：多智能体系统最大的潜力，或许藏在“模拟社会”中

GitHub开源仓库：https://github.com/camel-ai/oasis

论文地址：https://arxiv.org/abs/2411.11581

项目详情：https://oasis.camel-ai.org/

产品Matrix：https://matrix.eigent.ai/x

（4）Gemma 3（谷歌多模态模型）

2025.03.12 巴黎开发者大会上，谷歌正式推出第三代开源模型Gemma 3，首次实现 多模态原生支持+128K超长上下文 ，参数涵盖1B、4B、12B和27B四大版本， 单块GPU/TPU即可流畅运行 ！最惊人的是，27B版本竟在LMArena竞技场以 1338 ELO分 碾压DeepSeek V3、o3-mini等巨头，跃居全球开源模型第二，仅次于DeepSeek R1。

性能炸裂：小身材大能量

• 数据量碾压 ：27B模型基于14T tokens训练，1B版本也达2T tokens，支持 140+语言 ，视觉输入与结构化输出双突破。

• 数学暴涨45分 ：27B模型在数学基准测试中较前代提升33-45分，逼近闭源版Gemini 1.5 Flash。

• 手机也能跑 ：专为端侧优化，手机、笔记本、工作站全适配，开发者可轻松部署AI应用。

四大杀手锏，重新定义开源模型

• 单设备跑赢群雄 ：27B模型仅需1个GPU，性能超越需32卡运行的Llama-405B，LMArena评分冲进全球前十。

• 视觉推理黑科技 ：集成SigLIP编码器，可解析图像、视频，甚至读懂日文遥控器指令。

• 128K上下文海量处理 ：自适应窗口算法破解高分辨率图像难题，非标准比例输入轻松应对。

• 函数调用+量化加速 ：支持自动化工作流，官方量化版兼顾精度与效率，推理速度飙升。

技术内幕：如何炼成「小钢炮」？

• 蒸馏+强化学习三连击 ：从大模型蒸馏知识，结合RLHF（人类反馈）、RLMF（机器反馈）、RLEF（代码执行反馈），数学与编码能力直接拉满。
• 分词器全面升级 ：专为多语言设计，JAX框架+TPUv5集群训练，27B版本豪吞14T tokens。
• 视觉模块冻结策略 ：保持4B/12B/27B视觉编码器一致性，训练效率最大化。

参考博客：重磅！谷歌Gemma 3震撼发布！手机单GPU跑多模态！ELO 1338分！对标DeepSeek！

（5）Llama 4（Meta多模态模型）

2025.03.12 MetaAI发布Llama4模型，本次共两系列模型Scout和Maverick模型，两个模型均为MoE架构模型。

Llama 4：领先的多模态智能，最新的模型套件，提供无与伦比的速度和效率，Llama4 Maverick 直接整到了lmarena.ai评测的Top2，开源圈新的王（领先后面的：ChatGPT-4o-latest、Grok-3-preview、Gemini-2.0-Flash-Thinking，DeepSeek V3/R1）

Llama 4 Behemoth（未开源）：288B 活跃参数，16个专家，总参数量2T，最智能的蒸馏教师模型

Llama 4 Maverick：17B活跃参数，128个专家，总参数量400B，原生多模态支持1M上下文长度

Llama 4 Scout：7B活跃参数，16个专家，总参数量109B，行业领先的10M上下文长度，优化推理

Llama 4训练特点：

• 原生多模态：能够无缝集成文本和视觉token到统一的模型骨干中，实现文本和图像数据的早期融合。

• 智能调参 MetaP：用于智能调整训练超参数的新技术，这可能类似于 Meta 开源的 Ax 框架中的贝叶斯优化，能在有限的试验预算内进行自适应实验（如 A/B 测试）

• 后训练策略：重 RL 轻 SFT/DPO，提升在线 RL 的权重。过多的 SFT/DPO 会过度约束模型，限制其在 RL 阶段的探索能力

• MoE架构：首次在 Llama 4 模型中使用混合专家架构，在训练和推理时更加计算高效，并且能够在固定的训练 FLOPs 预算下提供更高质量的结果。

参考博客：

• Meta AI 开源全新原生多模态 Llama4！公开训练策略
• 突发，Llama4 开源，开源圈新的王，冲！
• Llama4 模型细节 & 效果实测
• 1000万上下文！新开源多模态大模型，单个GPU就能运行

官网地址: https://www.llama.com/llama-downloads/

Hugging Face: https://huggingface.co/meta-llama

参考论文：

• interleaved attention layers: https://arxiv.org/abs/2305.19466
• inference time temperature scaling: https://arxiv.org/pdf/2501.19399
• rotary position embeddings: https://arxiv.org/abs/2104.09864

（6）Sec-Gemini v1（谷歌网络安全大模型）

2025.04.06 谷歌推出实验性AI模型Sec-Gemini v1，旨在通过人工智能技术革新网络安全防御体系。该模型由Sec-Gemini团队成员Elie Burzstein和Marianna Tishchenko共同研发，旨在帮助网络安全人员应对日益复杂的网络威胁。

Sec-Gemini团队在博客中指出，网络安全领域长期存在固有的不对称性：防御方需要防范所有可能的攻击，而攻击者只需利用一个漏洞即可得手。这种失衡导致安全专业人员的工作既耗时又容易出错。Sec-Gemini v1试图通过AI工具"倍增"网络安全工作流程的效率，将优势重新拉回防御方。

技术架构与性能优势

该模型基于谷歌Gemini模型构建，整合了近实时的网络安全知识与最先进的推理能力。其数据来源包括：

• Google威胁情报(GTI)

• 开源漏洞(OSV)数据库

• Mandiant威胁情报

在关键性能指标测试中：

• 网络安全威胁情报基准(CTI-MCQ)表现优于竞品至少11%

• 根因映射基准(CTI-RCM)表现优于竞品至少10.5%，该基准评估模型解释漏洞描述、定位根本原因并按通用缺陷枚举(CWE)分类的能力

参考博客：谷歌发布网络安全AI新模型Sec-Gemini v1

（7）大模型应用防火墙（字节跳动）

2025.03.21 随着人工智能技术的广泛应用，AI安全面临新的挑战。为帮助企业应对这些挑战，火山引擎推出了全新的大模型应用防火墙，提供全方位的安全防护能力，从“被动防御”升级到“主动对抗”，有效降低由模型攻击、推理服务滥用和系统权限突破带来的风险，为企业构建一个安全可信的AI推理环境。

大模型应用防火墙具备卓越的安全防护效能。它能够有效抵御算力DDoS攻击，消除发生率约30%的恶意tokens消耗风险；通过防范提示词注入攻击，使敏感数据泄露事件发生率降低70%；降低模型滥用、幻觉、回复不准确的发生率90%以上**；严格满足输入输出合规要求，将不良信息输出率控制在5%以内。

火山引擎据丰富的攻防实践，构建了涵盖用户接入层、智能体层、服务/业务层、模型推理层、模型训练层的五层威胁模型。

案例一：提示词拼接注入攻击

针对提示词拼接注入攻击，火山引擎采用意图识别、防提示词注入、动态对抗和价值观校准等多重防护机制：

• 通过深度上下文引擎识别**97%**的隐式攻击。

• 基于千万级对抗样本训练，覆盖**20+提示词攻击场景，检出率达99%**以上。

• 实测违规内容及价值观偏移回答下降98%，轻量化架构可在100ms内完成风险拦截，误判率较行业低一半。

案例二：聊天数据窃取攻击

为了防止聊天数据被窃取，火山引擎采用了RAG数据加密/替换、模型计算环境安全性提升和访问识别等多种方法：

• 使用“深度学习小模型+大模型”的技术方案，对敏感数据进行脱敏处理，降低**96%**的泄露风险。

• 提供精调的提示词注入防护模型，支持多种攻击防护，并结合私密云计算方案确保核心数据即使被窃取也无法解密，使注入攻击拦截率达到99%。

案例三：系统权限攻击

面对SQL注入、RCE提权等专业化攻击，火山引擎的大模型应用防火墙不仅能识别固定规则的攻击代码，还能应对诱导生成的攻击代码：

• 在对话链路中实时拦截包含攻击行为的请求，源头切断威胁。

• 检测外部返回数据中的间接注入攻击，规避潜在威胁。

• 在应用发布时检测并拒绝包含恶意内容的应用。

案例四：可用性攻击

针对新型算力DDoS攻击和推理服务盗用问题，火山引擎构建了智能体算力防护体系：

• 识别**90%**的自动化“薅羊毛”行为。

• 动态资源熔断机制减少无效资源调用80%，帮助某头部厂商避免**40%**以上的算力损失。

火山引擎将继续致力于开发全面智能化防御策略与服务，帮助企业实现更加稳健的数字化转型，开辟一个安全可信的AI推理空间。