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统一VLA范式！港科大开源StarVLA乐高式架构，复现成本大幅降低

当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭，方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA，提出「乐高式」统一架构，构建模块化开源底座，实现双向模块化，还支持多种训练范式，打通Sim2Real。

训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性，为此推出 GenEnv 框架，它建立难度对齐协同进化博弈，能让智能体表现提升，减少数据使用量，为扩展能力提供数据高效路径。

AI大神Karpathy发文指出强化学习（RL）有局限，效率随任务时长下降，与人类学习机制差异大。他提出复盘式进化Scaling范式，虽有很多细节待完善，但认为还有更多S型增长曲线待发现。

谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯在与莱克斯的对谈中，深入探讨了人工智能的未来，包括其在模拟物理现象、视频游戏开发中的应用，以及通用人工智能的潜在发展。他认为任何能通过进化形成的事物都能被AI高效建模，还分享了对多个AI相关问题的看法。

斯坦福大学博士生 Zitong Yang 完成「持续自我提升式 AI」博士论文答辩并分享视频。他针对当前模型局限提出解决方案，涵盖合成持续训练、预训练能力自我提升、迈向 AI 设计 AI 三个核心方向，引发行业关注。

数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。

在2025云栖大会上，阿里云发布《生成式AI卓越架构设计指导原则》，以云原生“卓越架构五大支柱”为基础，针对大模型内容合规与安全治理等领域提建议，助力企业从‘能用AI’走向‘用好AI’。

来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架，将符号化思维引入生成任务建模。实验证明，该框架在跨模态生成任务中表现出色，为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。

Google今年5月发布的AI系统AlphaEvolve，结合Gemini模型与evaluator，能发现新算法。它源于FunSearch，可多领域应用，运行机制类似自然进化，其关键组件evaluator对其发展很重要，也标志AI进入自我改进范式。

圣路易斯联邦储备银行报告显示，截至2024年末，美国18至64岁近40%人口用生成式AI，职场23%劳动者每周至少用一次。还对比其与PC、互联网普及情况，分析使用差异及对经济的生产力提升。