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图灵得主Yoshua Bengio，开始警惕AI有意识了
图灵得主Yoshua Bengio和学生在Science发文探讨AI意识问题。文章未明确AI是否有意识，而是讨论科学界和公众信念的演变及把AI当有意识生命体的风险，还提及计算功能主义等相关理论。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰：RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”｜Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰，探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性，介绍 Macaron 定位、特点、训练方式，还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述！
华为技术团队发布综述论文，首次系统性梳理利用强化学习（RL）训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限，RL优势明显，还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
大突破！实验证明，RL能为LLM注入“创新”能力
此研究挑战‘RL不教新技能’观点，通过‘字符串转换预测’实验证明，RL能让LLM学会组合已有原子技能，形成可泛化、迁移的元技能，还给出模型能力提升路径。
实测美团 LongCat：快到极致，但是别说追平 DeepSeek
AI科技评论实测美团LongCat-Flash-Chat，它是中量级对话模型，主打“快”，几乎零延迟。但在推理、抗污染能力等测试中，相比DeepSeek-V3.1，逻辑链条松散，缺乏清晰判断。速度与逻辑哪个更重要，值得思考。
西工大张伟伟等：强化学习如何练就近距空战制胜法则？| 航空学报CJA
本文针对空战智能化需求，构建高保真近距对抗仿真平台，提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%，为智能空战发展提供技术支撑。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
重金挖AI人才的Meta，又投资100亿美元建数据中心
Meta在AI领域双线作战，一边以四年3亿美元薪酬挖AI人才，引得OpenAI震动；一边投资100亿美元建Hyperion数据中心，虽有反对声音，但政府看好。这显示Meta在AI竞赛的决心。
刚刚，大模型棋王诞生！40轮血战，OpenAI o3豪夺第一，人类大师地位不保？
国际象棋积分赛成果出炉，OpenAI o3以人类等效Elo 1685分夺冠，Grok 4和Gemini 2.5 Pro紧随其后。Kaggle发布国际象棋文本排行榜，评估模型战略推理等能力，还推出相关数据集，虽有局限但意义重大。
抄作业了！让AI产品告别“上线就崩”的CC/CD框架，6步搞定，拿走不谢。
文章指出AI产品因大模型不确定性，易上线翻车。介绍海外流行的CC/CD开发框架，阐述AI产品不确定性原因，强调自主与控制平衡，还给出该框架落地的6步工作流。