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从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
陶哲轩说：AI 辅助数学证明，已经成了日常操作
世界顶级数学家陶哲轩解决 Erdős 经典问题时，全流程用 AI 做助手，从证明草案到简化证明，再到形式化验证。整个流程为人类提出猜想、AI 暴力证明、人类简化优化、AI 辅助形式化验证。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密
文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因，即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式，介绍其效果、原理，以及MiniMax为落地该机制做的工作，最后提到多家模型达成技术共识。
满分的「差」，Qwen与复旦等揭示编程智能体奖励设计的结构性困境
Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》，指出编码智能体奖励设计存在结构性困境，任何奖励信号只是人类意图的‘替身’，验证需成系统与智能体协同演化，并研究多种验证者。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
百度百舸演讲：用 Agent 优化 SGLang，从改Kernel修改到端到端验证
本文是百度百舸与SGLang联合Meetup的分享整理，讲解如何让Agent完成从瓶颈定位、Kernel修改到端到端验证的全流程SGLang性能优化，覆盖多类模型场景，公布实测性能提升数据与百度百舸的通信优化效果。
直播预约 | 如何缓解LLM-as-a-Judge的潜在偏好？UDA：一种无需人工标注的无监督去偏对齐框架
论文针对不同大模型对同一组大模型回答打分差异大等问题，提出无需人工标注、模型无关、即插即用的UDA框架，以无监督方式动态调整Elo评分，实验表明该方法能降低打分标准差、提升与人类评分相关系数。
AgentScope 正式发布 Skills 支持 - 实现渐进式披露
文章指出大语言模型驱动的Agent系统存在核心矛盾，常见上下文加载方案有局限，缺乏灵活机制。介绍了AgentScope发布的Skill机制及渐进式披露策略，还讲了其在Java中的实现，最后分析了适用与不适用场景。
沐曦上市背后：那些陪它穿越“死亡谷”的投资人｜甲子光年
沐曦股份在上海证券交易所科创板挂牌上市，发行价104.66元/股，上市首日高开。早期投资人陪其穿越‘死亡谷’，上市验证‘陪跑型投资’价值，也标志国产GPU进入‘资本验证期’，但仍面临生态和制程挑战。