奇富科技開源建模 Agent ModelEvo 2.0，支援跨任務經驗複用
11 月 4 日奇富科技開源自動建模 Agent ModelEvo 2.0，面向結構化與表格資料，使用者給出業務目標、建模樣本與驗證方案後，它能在預算內自主分析資料、規劃實驗並持續最佳化，輸出模型成果與完整實驗記錄。在五個公開資料集的冷啟動評測中，它在六個單模型方案裡平均名次 1.60 最佳、三個資料集排第一；信貸違約預測任務比兩個大模型建模 Agent 的單模型方案高 0.025 以上。新增跨任務經驗庫，同一業務後續迭代達到最終效果所需時間縮短至約六分之一。
給出五個公開資料集冷啟動評測的平均名次 1.60 與三個資料集第一，並以經驗庫把後續迭代時間壓到約六分之一，對做表格建模和金融風控的團隊有直接參考。
原標題：奇富科技开源ModelEvo 2.0，推动业务建模迈向自主探索与持续进化
閱讀原文
| 評分 | 60 / 58（平均 59，門檻 65） |
|---|---|
| 狀態 | 未入選 |
相關報導
螞蟻開源 AntOmniEvo：讓 AI 自動調優 AI 系統，三個基準全部第一
螞蟻靈矽大模型應用平台團隊開源自動最佳化框架 AntOmniEvo，使用者只需提供可修改的檔案目錄、評估資料、打分標準和系統定義，框架就會驅動 coding agent 在「改檔案—打分」迴圈中 7×24 迭代。核心演算法 Mara Chain 讓未達標的候選帶著診斷記錄繼續修復，配合逐題 Pareto 過濾，避免過早淘汰有潛力的候選。
清華聯合清嶼科技推出自進化多物理場建模系統 EvoSim
清華大學張強教授團隊聯合清嶼科技、香港大學等提出 EvoSim，讓 AI 從「給定方程調參」轉向「從實驗偏差中追查物理機制、修訂方程並沉澱建模方法」。在電池快充析鋰起點預測任務中，其模型荷電狀態平均絕對誤差為 1.79%，優於人類專家模型；在 16 條動態電壓軌跡、約 11 萬個取樣點上，30 攝氏度 DST 工況均方根誤差為 7.62 mV。在 45 組任務執行中，建模或機制失敗減少 36.4%，累計執行時間減少 42.6%。
7B 審計模型 AgentForesight 上線，多智慧體任務失敗前預警
羅格斯大學、得州大學奧斯汀分校與普渡大學團隊提出線上審計模型 AgentForesight，用 7B 模型在任務執行中逐步讀取軌跡字首，在關鍵錯誤擴散成失敗前報警。在 AFTraj-2K 測試集上，其關鍵錯誤步驟識別 Exact-F1 達 66.44，比最強通用基線 DeepSeek-V4-Pro 高 19.88 分，成功軌跡誤報率僅 2.37%。
拓元智慧開源原生 4D 世界動作模型 E0.5，真機成功率超π0.5
拓元智慧開源原生 4D 世界動作模型 E0.5，在 AgileX Piper 雙臂與 Zerith H1 人形真機上整體平均成功率分別為 85.0% 和 88.3%，比π0.5 分別高出 13.3 和 26.7 個百分點。模型以三維基礎模型為骨幹，把未來幾何預測直接融入動作學習，並用超 16 萬條真實機器人軌跡做具身預訓練；H1 的分佈內成功率達 100%，分佈外為 76.7%（π0.5 僅 46.7%）。論文、專案主頁與開原始碼均已公開。
生數科技直播 Motubrain 2.0 訓練全流程，模型即將開源
生數科技世界模型團隊自 10 月 21 日起，連續半個月公開直播 Motubrain 2.0 具身模型的訓練全流程，該模型即將開源。直播覆蓋四個環節：預訓練（觀察訓練規模對效能與零樣本泛化的影響）、後訓練（提升具體任務執行能力）、Agent 任務執行（把已有經驗遷移到其他任務）以及 RSI 遞迴自我改進（模型依據執行反饋評估並改進自身行動）。團隊表示會一併展示訓練中的失敗、試錯和調整，而不只是最終 Demo。