颠覆传统认知！顶尖架构师眼中，决定职业生涯上限的不是技术能力｜独家对话一线架构大佬 Christian Ciceri

在软件开发与AI浪潮融合背景下，架构师面临新挑战。InfoQ采访Apiumhub联合创始人Christian Ciceri，探讨‘可度量、可演化的架构’理念及AI影响，Ciceri强调AI辅助而非替代人，架构需团队共创。

RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！

传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。

LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点

北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。

烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？

集成 AI Agent 竞赛打响，2024 年中国 AI Agent 软件市场规模破 50 亿。InfoQ 对话来也科技汪冠春和英科医疗陈坤，从不同角度谈产品理念与应用策略，涉及引入时间、定位、推广、架构调整等多方面内容。

烧钱换能力，老员工经验作废！一线Agent厂商、用户经验亲述：抛弃技术驱动，巨额投入如何不打水漂？

InfoQ 对话来也科技 CEO 汪冠春、英科医疗 CTO 陈坤，从产品提供商和应用方角度，讲述 Agent 产品理念与应用策略。探讨定位、转型、挑战等，还提及成本、未来设想与出海经验。

RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习

国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。

7B参数比 Kimina 72B 版更强！DeepSeek 新模型将“自动化所有运算”？奥赛生实测能力“太棒”

EAAI | 西工大夏明坤，张伟伟等：分层无量纲学习：一种物理和数据混合驱动的无量纲关联参数提取方法

在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。

给GRPO加上运筹外挂让7B模型比肩GPT-4！Li Auto团队发布多目标强化学习新框架 | ICASSP 2026

文本摘要质量评估需兼顾多维度，但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO，基于GRPO框架，让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4，且生成内容更简洁，成果被ICASSP 2026接收。

Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统

文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。