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综述 | Agentic RL for LLM的最新进展与未来挑战，idea满满
该综述对新兴的Agentic RL进行系统性总结与展望，介绍其与传统LLM - RL区别，从核心能力和任务视角阐述其应用，梳理支撑系统，指出核心挑战与未来方向，展示通向通用AI的希望之路。
比「小龙虾」更能打，中国AI视频大模型悄悄登顶全球第一
昆仑万维旗下 SkyReels-V4 Preview 版在权威评测平台超越 OpenAI、Google 等模型，登顶全球第一。它提升语义理解和逻辑能力，新增参考任务，还支持多语言短剧生成、视频编辑等，将在中关村论坛亮相。
机器人看不清，蚂蚁给治好了
天下苦机器人看不清透明和反光物体久矣，问题出在深度相机。蚂蚁集团具身智能公司蚂蚁灵波开源深度视觉模型LingBot - Depth，无需换硬件，用创新算法和大量数据提升性能，还将开源数据集。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项，Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用，如ReconVLA改进VLA视觉感知，CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。
Manus数十亿美元卖身Meta，智谱夺得全球大模型第一股
2025年末中国AI领域有两大喜事，通用AI Agent公司Manus被Meta数十亿美元收购，其发展迅速成果显著；智谱启动招股，即将成为全球大模型第一股，虽研发投入高，但营收增长快，获资本青睐。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
智谱AI发布桌面Agent，轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架，旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI，采用分布式训练，引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼，虽有视觉感知等挑战，但意义重大。
GPT-5 的秘密武器：Universal Verifiers
OpenAI开发「Universal Verifier」（通用验证器）技术助力GPT - 5。该技术让一个AI模型检查另一个模型输出质量，解决了强化学习难题，使GPT - 5在多领域表现出色，不过技术可能因人员流动扩散。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。