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快排算法之父Tony Hoare去世，从古典学文科生出身到图灵奖得主，他的人生比算法更传奇
快排算法之父、图灵奖得主托尼·霍尔（Tony Hoare）去世，享年92岁。他提出快速排序，创造霍尔逻辑、CSP并发模型，也引入“空引用”。他出身古典学，学术生涯成果丰硕，荣誉等身。
强化学习教父重出江湖， 生成式AI的时代要结束了？
新智元报道，强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代正结束。他加入ExperienceFlow.AI，要让AI靠「经验」觉醒。该公司定位打造「经验驱动的去中心化超级智能」，认为AI下一阶段应从世界中学习。
Andrej Karpathy回应强化学习之父Sutton最新观点「LLM是“死路一条”」
图灵奖获得者、强化学习之父Richard Sutton认为当前热门的大语言模型是“死路一条”，因其缺乏从实际互动中学习的能力。AI大神Andrej Karpathy认同其批评，认为当前LLM是向现实妥协的产物，还提出了“幽灵”比喻。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
Karpathy戳破强化学习神话，首提AI复盘式进化！暴力试错将死
AI大神Karpathy发文指出强化学习（RL）有局限，效率随任务时长下降，与人类学习机制差异大。他提出复盘式进化Scaling范式，虽有很多细节待完善，但认为还有更多S型增长曲线待发现。
马斯克兑现承诺，开源X推荐算法！100% AI驱动，0人工规则
1月11日马斯克宣布7天内开源X平台推荐算法，如今承诺兑现。新算法由Grok驱动，全AI化，移除人工规则。它双引擎驱动信息流、15种行为预测打分，还揭示过滤机制与设计理念，为创作者提供曝光建议。
DeepMind新论文炸锅：AI全自动进化算法，写出专家都想不到的解，网友：这可能就是“王牌”
谷歌DeepMind让LLM驱动的智能体AlphaEvolve改写、进化算法代码。选定CFR、PSRO框架，只开放关键决策逻辑给LLM，通过生成、运行、评估、筛选循环，进化出VAD - CFR和SHOR - PSRO算法，表现超人类手工版本。
刚刚，OpenAI推出学习模式，AI教师真来了，系统提示词已泄露
今天凌晨，ChatGPT 迎来重磅更新，推出 Study Mode（学习模式）。该模式下，ChatGPT 会帮助用户一步步解决问题，化身导师引导学习。它有交互式提示等多种功能，免费用户也能用，系统提示词还被公开。
IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出分布驱动的终身学习范式，用结构建模解决灾难性遗忘
北京大学周嘉欢与彭宇新教授合作在 IEEE TPAMI 发布研究成果 DKP++，针对终身学习的灾难性遗忘问题，提出分布建模引导的框架，增强历史知识记忆与跨域学习能力，代码已开源。
Sutton、OpenAI 联创押注的持续学习，有中国团队带着模型进场了
7 月，TML 发布 Inkling 模型，Mind Lab 发布 Macaron V1，二者均针对持续学习场景。持续学习走「参数空间的迭代」路线，让模型用得越多越好用。硅谷已有不少新尝试，产业链正在形成。