IQuest-Q1：推进智能体CLI系统基础能力的研究
研究团队发布IQuest-Q1，一个320亿总参数(激活15B)的稀疏MoE智能体基础模型。该模型通过三阶段训练过程开发：稳定高效的预训练、细粒度中期训练和多版本多支架后训练，模型合并不同专家和检查点以缓解冲突。IQuest-Q1在编码和通用任务中展现能力，研究团队将其开源以支持社区研发。
#编码
HuggingFace Daily PapersAI 评分5555
HuggingFace Daily Papers精选AI 评分6565 训练整个智能体，而非仅训练模型
研究人员提出HarnessAdapt-RL方法，在强化学习过程中同时训练智能体策略并适应其工具链。在9B基础模型上，该方法在SWE-bench Verified、Multilingual和Pro基准上分别比GRPO提高9.8、12.6和6.4个百分点，优于人工设计的OpenHands工具链。机制级技能的提升在评估后移除仍能保持，但部署时移除工具和 hooks 会损失最多7.7个百分点性能。
推荐理由：训练智能体时同时优化模型与工具链，比单独训练模型提升近10个百分点，但部署时需移除部分技能以保持性能。
钛媒体AI 评分7575 DeepSeek发布V4.1-Flash-1017模型，强调工程能力与具身智能布局
DeepSeek发布DeepSeek-V4.1-Flash-1017版本，通过基于自反馈的强化学习提升从零构建完整项目的能力，在SWE v1.1和Terminal-Bench 4.0评测中表现优异。同时，DeepSeek在具身智能领域进行多笔投资，包括宇树科技、Winverse AI和逐际动力，加速从数字世界向物理世界延伸的战略布局。