幣界網消息，騰訊與復旦大學聯合提出的workforge，專門為AI、agent批量構建複雜、可驗證的工作訓練環境，已構建16,665套訓練環境，覆蓋40個專業領域和60種文件類型。每套工作區平均包含42.3個文件，複雜度高於僅依靠AI生成的模擬環境。在金融任務中，agent需分析不同地區的股票因子收益，整理數據並交付PPT、Excel和CSV。workforge會從原始文件中提取可核對的事實，自動生成任務和評分標準。經過訓練，350億個參訓模型的基礎模型在gdpval的評分從45.5提高到73.6，另一款270億模型在gdpval達到82.4，略高於qwen3.5-397b（79.7），但仍低於gpt-5.6、SOL的90.1。