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AI已迷失方向？强化学习教父Sutton最新发布OaK架构，挑战当前AI范式，提出超级智能新构想

强化学习教父理查德·萨顿认为人工智能发展已迷失方向，提出OaK架构回应探寻真正智能的需求。该架构是基于模型的强化学习架构，具备组件持续学习等特点，为通用人工智能指明路径，但面临持续学习和特征生成挑战。

该综述对新兴的Agentic RL进行系统性总结与展望，介绍其与传统LLM - RL区别，从核心能力和任务视角阐述其应用，梳理支撑系统，指出核心挑战与未来方向，展示通向通用AI的希望之路。

2025年深度学习成科技顶流，市场规模飙升。其发展受算力、数据、算法推动，应用于多领域。核心趋势包括Transformer架构发展、低代码开发等，同时也面临伦理、人才短缺等挑战。

文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势，推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战，但面临上下文管理、记忆更新等难题，短期助力应用规模化，长期或成组织智能“神经中枢”。

1月13日，中科算网算泥社区主编、中国工业互联网研究院参编的《AI Agent智能体技术发展报告》发布。报告梳理了AI Agent技术进展、产业格局等，对其进行精准“再定义”，介绍发展阶段、2025年核心突破、产业生态等内容。

文章从历史时间线出发，介绍AI诞生、发展历程，涉及细分技术模块。结合案例说明AI在不同阶段的应用，如早期机器翻译、垃圾邮件过滤。还探讨AI大模型、智能体等概念，分析调优方法和‘幻觉’问题，展望其未来前景。

4月28日，坪山区半导体与集成电路公共服务平台联动发展活动举办。活动通过平台揭牌、演讲、参观等环节，搭建政企学研资协同平台。六大平台展示成果与能力，活动打通平台与企业沟通渠道，助力产业发展。

IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。

文章深入探讨具身智能的概念、内涵、计算框架与系统实现，梳理发展现状、趋势与挑战，强调生成式AI在其演进中的关键作用，还分析我国发展进展、风险，并给出研究方向与对策。

2025年10月31日至11月2日，第十三届国际图象图形学学术会议（ICIG 2025）在徐州举行，700余人参会。大会展示前沿成果，设多场论坛与赛事，专家认为其为领域发展注入新动力，巩固中国学术交流地位。