<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Minecraft on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/minecraft/</link><description>Recent content in Minecraft on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sun, 18 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/minecraft/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>多 Agent 协作的两极：前沿模型自组织涌现与编排本身可学习 合读精读（Gemini 4 Argon 击败 Minecraft &amp; MPT 自编排训练）</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-18-agent-orchestration-collab-duo-paper-reading/</link><pubDate>Sun, 18 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-10-18-agent-orchestration-collab-duo-paper-reading/</guid><description>本篇合读两篇多 agent 协作论文。Google DeepMind 把四个通用 Gemini 4 Argon 编码 agent 放进沙盒 Minecraft，不给角色、不给计划、不给游戏工具，27 小时 14 分钟、2,783 个程序、229 条聊天后击败末影龙，是首个端到端自主通关，展示了前沿模型自组织协作的涌现实录。Harvard 的 MPT 则把『谁来行动』的编排决策本身变成可训练对象：出价同时决定轮次分配与信用分配，在具身合成、机器人导航、深度研究三领域全面超越单体 RL 与固定编排。一篇是涌现的过程数据，一篇是显式训练编排机制，恰好构成多 agent 协作研究光谱的两极。</description></item></channel></rss>