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LeRobot v0.5.0 正式发布
LeRobot v0.5.0正式发布，是规模最大的一次发布。在硬件上支持更多机器人，策略模型新增6种，数据集处理优化，还推出EnvHub，代码库也全面升级，此外社区与生态建设也有进展。
程序员不许写代码！OpenAI硬核实验：3人指挥AI，5个月造出百万行
OpenAI官博曝光内部实验，3人团队利用Codex智能体5个月造出百万行代码产品，人类不写代码，精力放于规划规则。此实验颠覆软件工程定义，宣告手工代码时代终结，也重塑程序员岗位。
飞猪搭建系统演进：从人工运营到多Agent协同搭投生产
飞猪移动端页面搭建体系从初代寄生于阿里集团平台，发展成“搭投”体系。但传统人工选搭投模式待优化，为此启动AI智能搭投升级专项，构建新范式，还介绍产品结构、技术实现及后续规划。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
LLM for AIOps：是泡沫还是银弹？智能运维的争议、破局与未来
大模型浪潮下，LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望，也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题，阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。
被轻视的巨大市场，大厂做不好的Local Agent为何难？| 甲子光年
文章指出大模型边际收益递减，AI竞赛规则生变，产业从‘参数竞赛’转向‘效率革命’。本地Agent有潜力，但主流产品体验差。GreenBitAI深耕低比特模型，推出Libra，有望撬开万亿美元增量市场。
对话蚂蚁 AWorld 庄晨熠：Workflow 不是“伪智能体”，而是 Agent 的里程碑
文章围绕AI Agent展开，蚂蚁集团AWorld算法负责人庄晨熠认为，当前AI陷入‘应试狂热’，Workflow是智能体发展的里程碑，群体智能与大模型相辅相成，还分享了智能体应用实例及对未来的规划。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
具身智能迎来ImageNet时刻：RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。