BlockBeats 消息，3 月 26 日，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 发文表示，「Discrawl 0.2.0 版本已发布，同步速度大幅提升。我每天都用它来了解 OpenClaw Discord 社区中最大的痛点。」

BlockBeats 消息，3 月 26 日，在 AI 业务上，美团 CEO 王兴表示，在 AI 革命中，唯一合理的策略是进攻，而不是防守。但美团不会盲目追求成为「Token（词元）工厂」，而是将 AI 视为战略机遇。

自 2023 年初以来，美团在资本支出和 AI 人才上进行了大规模投入，「除有云计算业务的企业外，美团在 AI 上的投入规模，大概率是国内企业里最大的，且已经坚持布局三年多了。」美团正继续投入自研基座大模型 LongCat，也在和当前行业顶尖的第三方大模型合作，致力于最精准地理解真实物理世界。

王兴认为，AI「超级入口」，关键在于精准理解用户需求，并且高效执行任务，其复杂程度远超「聊天机器人」。「我们希望用新一代 AI 技术，让美团 APP 成为用户解决本地生活需求的首选平台。我们会强化 AI 搜索能力，强化执行能力，力争把美团升级为领先的 AI 驱动应用，成为未来本地生活需求的 AI 入口。」王兴表示。（澎湃）

BlockBeats 消息，3 月 26 日，中国信息通信研究院联合 40 余家单位共同起草的具身智能领域首个行业标准今天（3 月 26 日）正式发布，该标准为具身智能领域构建了统一基准测试框架，标志着具身智能评测迈入「有标可依」的新阶段。据了解，这项标准聚焦人工智能关键基础技术和具身智能基准测试方法，同时明确了具身智能系统框架和能力要求，将于 2026 年 6 月 1 日正式实施。

标准规范了在仿真环境和真实环境下，面向具身智能系统的基准测试框架、方法和指标。标准提出的评测体系支持基础能力、认知推理能力以及全链路闭环能力的测试，覆盖静态仿真测试、动态仿真测试、真实环境测试和组合式测试四种测试方法。（央视新闻）

据 1M AI News 监测，小米 MiMo 宣布，将「Xiaomi MiMo 联合全球顶级 Agent 框架开启首周限免」活动由原定限免一周延长为两周，免费时间延长至北京时间 2026 年 4 月 2 日晚 12 点。

官方称，自 3 月 19 日 Xiaomi MiMo-V2 系列模型全球发布以来，MiMo-V2-Pro 和 MiMo-V2-Omni 获得较高开发者关注，其中 MiMo-V2-Pro 在 OpenRouter 全球调用量排名中位列日榜、周榜和趋势榜第一。

这次联合活动覆盖 OpenClaw、OpenCode、KiloCode、Cline 和 BlackBoxAI 等 Agent 框架。小米表示，各平台的接入方式可参考此前发布的活动说明。

据 1M AI News 监测，甲骨文本周在伦敦 AI 峰会上发布 Fusion Agentic Applications，一次性上线 20 多个 AI Agent 应用，覆盖 ERP、人力资源、供应链和客户体验四大领域，集成至 Oracle Fusion Cloud Applications 套件。甲骨文应用开发执行副总裁 Steve Miranda 称这类应用「能够推理、决策和行动以实现既定业务目标」，代表从流程驱动的软件转向结果驱动的自动化。

甲骨文的核心卖点是数据优势：训练和运行这些 Agent 所需的数据本就存储在其企业应用内部。Miranda 强调 Agent 在细粒度任务层面运行而非宽泛的业务流程层面，「技术上这是一个容易得多的问题」，比如用 Agent 扫描发票，结果对错可直接衡量。英国 NHS 共享业务服务已用 Oracle Fusion 每年处理 710 万张发票、追回 74 亿英镑欠款。同步发布的 AI Agent Studio 新增 Agent 构建器、多步工作流编排、跨交互上下文记忆、多模态处理和 ROI 仪表盘；AI Data Platform 则用于整合非甲骨文系统的数据源。

Gartner 副总裁、甲骨文领域首席分析师 Balaji Abbabatulla 对此明显保留。他指出 AI Data Platform 虽提供了连接 SharePoint 等外部数据源的工具，但「目前没有自动同步不同数据仓库的手段」，企业需要投入大量工程资源并为此向甲骨文付费。对于已在 Databricks、Snowflake 等平台投入多年的企业，迁移成本巨大，甲骨文此举更像是用数据上下文作筹码留住现有客户。

更关键的是责任归属。如果 AI Agent 以规模化速度做出错误决策，级联错误可能在任何人注意到之前蔓延。甲骨文目前的回应是提供监控和审计工具，Abbabatulla 直言：「我没有看到任何厂商对责任问题给出清晰的答案。」定价方面，甲骨文将继续以订阅制收取应用基础费用，AI 功能单独计费，Miranda 透露未来可能从按用户定价转向按交易量或企业规模定价。IDC 企业软件副总裁 Mickey North Rizza 则更乐观，称「赢的不是 UI 最好的应用，而是能可靠完成业务目标、可扩展、可信赖的 Agent」。

据 1M AI News 监测，OpenAI 已将 ChatGPT「成人模式」的推出计划无限期搁置。英国《金融时报》称，这一决定发生在公司重新聚焦核心产品之际，员工和投资人也对性化 AI 内容可能带来的社会影响表达了担忧。

OpenAI 向《金融时报》确认，该产品目前已暂停且没有发布时间表。公司表示，在做出产品决定前，想先完成对露骨性聊天和情感依赖影响的长期研究，并承认目前缺乏相关经验证据。

这也是 OpenAI 继续收缩「支线任务」的最新动作。3 月初已有报道称，OpenAI 当时已再次推迟成人模式上线，原因是要优先处理「对更多用户更高优先级」的工作，包括提升模型智能、个性和主动性。

据 1M AI News 监测，DeepLearning.AI 创始人、斯坦福大学兼职教授吴恩达两周前推出的 AI 编程文档服务 Context Hub 被安全研究者曝出供应链攻击风险。Context Hub 通过 MCP 服务器向编程 Agent 提供 API 文档，贡献者以 GitHub PR 提交文档，维护者合并后 Agent 按需读取。替代服务 lap.sh 的创建者 Mickey Shmueli 发布概念验证攻击（PoC），指出这条流水线「每个环节都没有内容审核」。

Shmueli 制作了两份针对 Plaid Link 和 Stripe Checkout 的虚假文档，各植入一个伪造的 PyPI 包名，用 Anthropic 三个级别的模型各测试 40 次：

1. Haiku 每次都将恶意包写入 requirements.txt，输出中不显示任何警告
2. Sonnet 在 48%（19/40）的测试中发出警告，但仍有 53%（21/40）写入恶意依赖
3. Opus 表现最好，75%（30/40）发出警告，未将恶意依赖写入代码

攻击者只需提交一个 PR 并被合并即可完成投毒，审核门槛不高：97 个已关闭的 PR 中有 58 个被合并。Shmueli 指出这本质上是间接提示注入的变种，AI 模型处理内容时无法可靠区分数据和指令，且其他社区文档服务在内容审核方面同样不足。吴恩达未回应置评请求。

据 1M AI News 监测，Keras 创始人 François Chollet 与 Zapier 联合创始人 Mike Knoop 创办的非营利机构 ARC Prize 基金会发布 ARC-AGI-3 基准测试。与前两代静态网格推理任务不同，ARC-AGI-3 是一组交互式回合制环境，Agent 在 64×64、16 色的网格世界中行动，不会收到任何指令或目标提示，必须自主探索环境、推断规则与胜利条件、构建世界模型并规划行动序列。

评分采用「动作效率」机制，完成同一关卡所需步数越少得分越高，用以区分真正的推理能力和暴力穷举。每个环境均经人类校准测试，确认 100% 可由人类在首次接触时通关。前沿 AI 模型截至发布时的得分：

1. 谷歌 Gemini 3.1 Pro Preview：0.37%
2. OpenAI GPT 5.4（High）：0.26%
3. Anthropic Opus 4.6（Max）：0.25%
4. xAI Grok-4.20（Beta）：0.00%

新版本的推出部分源于对前代基准被「污染」的担忧。论文指出，Gemini 3 在推理链中自动使用了 ARC-AGI 的整数-颜色映射关系（如「3 = 绿色」），尽管提示词中从未提及该映射，强烈暗示模型训练数据已充分覆盖 ARC-AGI 任务。ARC-AGI-3 通过交互式环境和自主目标发现机制来抵抗这类记忆捷径。ARC Prize 2026 竞赛总奖金超过 200 万美元。

据 1M AI News 监测，阿里通义千问前技术负责人林俊旸在 X 上发表长文，系统阐述他对 AI 行业从「推理思维」（reasoning thinking）转向「智能体思维」（agentic thinking）的判断。这是他 3 月初离开千问团队后首次公开发表的技术观点文章。

林俊旸认为，2025 年上半年的核心议题是推理思维，即如何让模型在推理阶段花费更多算力、如何用更强的奖励信号训练、如何控制推理深度。但下一阶段的答案是智能体思维：模型不再只是「想得更久」，而是「为了行动而思考」，在与环境交互中持续修正计划。

他在文中坦率回顾了千问团队的技术选择。Qwen3 尝试在同一模型中融合思考模式与指令模式，支持可调推理预算，但实际执行中发现两种模式的数据分布和行为目标差异极大：指令模式追求简洁、低延迟、格式合规，思考模式追求在难题上投入更多 token 并维持中间推理结构。如果合并数据策划不够精细，结果往往两头平庸。因此 Qwen 2507 系列最终选择分别发布 Instruct 和 Thinking 版本（含 30B 和 235B 两个规格），以便各自优化。Anthropic 则走了相反路线，Claude 3.7 Sonnet 起就主张推理应是集成能力而非独立模型，用户可自行设定思考预算。

林俊旸提出，智能体强化学习的基础设施比传统推理 RL 更难。推理 RL 的 rollout 通常是自包含的轨迹，配合静态验证器即可；智能体 RL 则要求模型嵌入完整工具链（浏览器、终端、沙箱、API、记忆系统），训练与推理必须解耦，否则 rollout 吞吐量会崩溃。他将环境设计提到与模型架构同等重要的地位，称「环境构建正从副项目变成真正的创业品类」。

他预判智能体思维将成为主流思考形式，甚至可能取代传统静态推理中过长的孤立内部独白。但最大风险是奖励黑客（reward hacking）：一旦模型获得真实工具访问权，它可能学会在 RL 训练中直接搜索答案、利用仓库中的未来信息或发现绕过任务的捷径。文章最后指出，未来竞争优势将从更好的 RL 算法转向更好的环境设计、更紧密的训推一体化，以及多 Agent 协同的系统工程能力。

据 1M AI News 监测，Spotify 正在内测 Artist Profile Protection 功能，艺人开启后，任何以其名义投递到 Spotify 的音乐都需经本人或团队审核批准后才能上架。未批准的内容不会出现在艺人主页、不计入播放统计，也不会被推荐给听众。Spotify 称这是「音乐流媒体服务中的首创」。

AI 生成音乐的泛滥让冒名上传问题急剧恶化。Drake、Beyoncé、实验作曲家 William Basinski、独立摇滚乐队 King Gizzard and the Lizard Wizard 等都遭遇过假冒曲目出现在自己的 Spotify 页面上。King Gizzard 主唱 Stu Mackenzie 称「我们真的完了」（we are truly doomed），Basinski 直呼「纯属扯淡」（total bullshit）。

为防止审批流程拖慢正常发行，Spotify 配套推出 artist key 机制：艺人将一串专属代码交给信任的发行商，携带该代码投递的内容自动通过审批，无需人工操作。该功能目前为限定内测，Spotify 表示将「尽快向所有艺人开放」。