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出价算法新SOTA——快手首提生成式强化学习出价
文章介绍快手新提出的生成式强化学习出价模型GAVE，回顾出价算法发展历程。GAVE结合生成式与强化学习优势，有Score-based RTG等创新，经竞赛、实验验证效果佳，为出价技术带来新方向。
WRC 观察丨VLA 叙事能带来融资，但不能带来收入
本文聚焦2025年WRC展会，揭示具身智能行业现状。厂商展品增多强化‘量产元年’信号，但销售焦虑弥漫，包括销售人员扩招、渠道搭建难等。还分析不同类型机器人销售情况、应用场景及市场前景。
北大-灵初重磅发布具身VLA全面综述！一文看清VLA技术路线与未来趋势
GPT-4o等多模态基础模型发展，让研究者探索将智能延伸到物理空间，VLA模型受关注。北大 - 灵初联合实验室从动作词元化视角提出新框架，分析主流action token，还介绍了VLA发展趋势及面临挑战。
强化学习也遇到了“天花板”？Andrej Karpathy构建了一个新算法
大神Karpathy肯定强化学习（RL）价值，指出其比监督微调更具扩展性，但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法，还面临泛化等挑战。
1/8成本比肩Claude 3.7，Mistral Medium 3来了
“欧洲OpenAI”Mistral AI发布多模态新模型Mistral Medium 3，主打编程和多模态理解，成本仅Claude 3.7的1/8，性能达其90%，API已上线，还推出企业聊天机器人服务，引发网友不同看法。
没有全科优秀，具身模型别想进入百万小时
文章介绍权威评测 RoboDojo，给全球机器人模型办‘高考’，多数具身模型离落地远。原力灵机的 DM0.5 模型登顶，它记忆能力强、全科优秀，且全面开源，有望推动具身智能发展。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
从 Serverless 到 Agent：Cube 系统的一些设计思考
本文从 Serverless 面临的挑战出发，介绍 Cube 系统设计，包括分布式调度、资源池化等。还探讨其在 Agent 场景应用，如极速代码执行、高并发 Agentic RL 等，最后展望向行业开源，助力 Agent Infra 发展。
小模型代替顶级闭源：微软用4B小助理，砍掉30% Token消耗
微软研究团队提出实用方案，用4B参数的微型模型Terminus - 4B替换昂贵顶配大模型接管终端执行任务，采用SFT和RL策略打造子智能体，经测试效果良好，节省Token消耗。
独家 | 开普勒联合创始人胡德波成立「索塔无界」，聚焦通用基座模型+海外市场
AI科技评论独家消息，开普勒机器人联合创始人胡德波2026年4月成立索塔无界。该公司聚焦通用基座模型，以统一潜空间世界动作模型为核心，提出物理智能大脑技术路线，已与欧美企业达成合作意向。