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监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力

清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。

谷歌正用AI重塑搜索，AI Overviews和AI Mode改变传统架构，从信息入口变终点，侵蚀开放网站流量。虽在AI创新有进步，但搜索广告垄断及商业模式岌岌可危，2026年或不复往昔。

随着AI浪潮袭来，企业让AI Agent落地提效遇难题。钉钉以数据表格为架构实现AI应用化，将单元格变为AI“工位”，汇集AI工具、沉淀业务系统，还融合表格与文档、支持提醒功能，解决企业痛点。

AIGC技术发展使AI图像滥用问题严重，公众面临信任危机。上交与上海AI Lab等团队在论文中从构建数据集、设计模型、实现检测与生成统一三方面破局，LEGION能检测伪造，还可反哺生成模型进化。

上周，小鹏 G7 亮相，首发自研芯片与 VLA - OL、VLM 模型。同时，小鹏在 CVPR 2025 分享研发进展。其世界基座模型展现高智能，还将结合世界模型迭代。此外，小鹏验证 Scaling Laws，转型 AI 公司，全链路优化技术。

微软Edge浏览器推出“Copilot模式”，将其变成AI智能体，有跨标签页情境感知等功能。该模式限时免费，支持语音控制等，还将增加新功能。微软此举或引发浏览器大战，未来浏览器AI模式可能收费。

文章指出大语言模型虽耀眼，但企业级解决方案需坚实数字底座。在 Agentic AI 时代，数据范式、基础设施哲学都要重塑，智能体模式崛起带来挑战与机遇，技术决策者要做好底座构建。

Multi Agent应用有望成大模型应用范式，但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途，存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。

本文指出当下AI创业者纷纷成社交媒体达人，利用小红书等平台为产品冷启动。还强调社交传播对AI产品至关重要，但不能替代技术壁垒。同时分析初创公司应深耕场景，抓住时间差打造竞争力。

tRPC是腾讯内部覆盖最广的RPC开发框架，tRPC-Go使用最广。2023年起LLM发展迅速，Agent开发框架成重要基础设施。tRPC-Agent-Go集成LLM等，支持创建多种Agent，为开发者提供构建智能应用的完整技术栈。