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强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局

阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。

文章指出越依赖AI，越要考虑‘主权AI’问题。对个体而言，实现主权AI核心是掌握自身数据等，能随时换底层模型，还介绍积累的四类资产、微调顺序及现实路径。

谢澎涛团队推出面向AI for Science的AIBuildAI Science Agent，在NatureBench评测中排名第一，超多数通用编程智能体。该智能体可独立完成模型研发，效率大幅提升，还探讨了其能力边界、应用及对行业的影响。

近年来，世界模型成视觉 AI 重要研究方向。兔展智能联合研发的 UniWorld - View 登顶 WorldScore 榜单，完成昇腾算力适配与开源。它聚焦让 AI 理解未拍摄世界，解决了诸多技术难题。

在用户需求驱动下，工具从 LLM 向 Agent、Harness 再到 Claw 自然进化，但用户能容纳的 Claw 有限。Sam Bhagwat 拆解进化路径，指出各阶段核心竞争力，开发者应抢占用户心智空间。

UC伯克利EECS系主任Jelani Nelson暂离大学，加盟Anthropic预训练团队。他算法课播放量超2100万，研究聚焦大规模数据高效处理，这正是A社所需，此前他还在谷歌兼职。

Anthropic发布Claude Sonnet 5，官方称补足了Agent能力，价格优惠，但开发者反应不佳。Sonnet 5因tokenizer换代，实际使用成本更高，且比同类模型贵。与之相比，DeepSeek V4 Pro便宜很多，其靠技术实现低价，海外厂商难以复刻。

Prompt还没退场，Loop已开始接管AI叙事。Loop Engineering突然爆火，而Looped World Models（循环世界模型）技术含金量更高，其论文登上Hugging Face Papers当日Top1。该论文由中国初创公司脸谱心智完成，成果显著。

AI科技评论独家消息，具身智能企业「中科第五纪」近日完成数亿元A轮融资，年内已完成三轮。该公司还收获海外数亿订单。其提出超少样本具身操作大模型等核心技术，形成完整技术体系。

随着新一代漏洞检测工具出现，漏洞检测走向理解业务风险。腾讯悟空安全团队联合多机构发布 VulnGym 评测基准，基于真实漏洞构建，覆盖 400+ 漏洞路径，71.2% 为业务逻辑漏洞，支持确定性评测。