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训练加速1.8倍，推理开销降78%！精准筛选题目高效加速RL训练丨清华KDD
清华大学THU-IDM团队与慕尼黑大学CompVis团队合作提出MoPPS框架，解决强化微调代价高问题。它精准挑题，预测难度，开销低、动态适应且平衡探索利用，在多任务表现佳，降本增效，有新范式。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
GAIR Paper 105｜离线强化学习新突破——ROMI：破解对抗式模型学习「过保守、训不稳」深层困局｜ICLR 2026
本文聚焦基于模型的离线强化学习，指出RAMBO算法存在保守性难控和训练不稳问题。为此提出ROMI方法，引入鲁棒价值感知框架与隐式可微自适应加权机制，在多基准任务上超越基线算法。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
nndeploy：一款基于可视化工作流的AI部署工具
nndeploy是简单易用且高性能的AI部署框架，可将推理优化转化为可视化工作流，无需前端技术栈。它还提供端侧完整AI部署方案，有多端推理等功能，介绍了使用方法与技术原理。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”？梁文峰剑指上下文：处理速度提 10 倍、要“完美”准确率
ACL公布2025年获奖论文，中国作者比例超51%。DeepSeek梁文锋通讯、实习生袁境阳一作的论文获Best Paper奖。其提出NSA机制，实验显示性能优、准确率高、速度提升显著，成果或用于DeepSeek V4。
真机RL杀疯了！机器人自学20分钟100分，数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。
OpenAI新Agent遭中国24人初创团队碾压！实测成本、质量全输惨，海外用户：中国Agent代差领先
今日凌晨，OpenAI 推出 ChatGPT Agent 新功能，能让 AI 助手完成多步骤任务。虽官方称其性能先进，但实际效果有局限。海外用户将其与中国团队产品对比，发现中国 24 人初创团队产品成本、质量更优。
视频生成Prompt何须仅是文字！字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中，依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架，引入‘视频参考’范式，实现抽象语义下可控视频生成范式统一，代码和数据集已开源。