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AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
Yann LeCun最新纪录片首曝！传奇AI教父的双面人生，深度学习幕后40年
Yann LeCun新纪录片上线，回顾其深度学习四十年历程。他是深度学习开创者、Meta首席AI科学家，坚信机器应学会学习，认为AI竞争是开放与封闭之争，还对AI威胁论持务实乐观态度。
深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain：Agent时代知识的“自组织”与“自进化”
文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目，探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板，而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题，各有优劣。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
OpenAI 新的学习模式的系统提示词
本文介绍OpenAI新学习模式的系统提示词，包括严格规则，如了解用户、温故知新等，还说明了可做的事，如教授新概念、辅导作业等，强调语气方式及不要直接给答案。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
Figma 自研了 Redis 代理，实现六个 9 可用性
Figma发布自研Redis代理服务FigCache详细实践，替换旧缓存栈。自2025年下半年上线，实现六个9可用性。它基于ResPC构建，分离前后端，配置灵活，处理Redis Cluster问题，迁移策略可回退。
谷歌Dreamer大神离职！「辛顿门徒」自曝错过Transformer
谷歌世界模型大牛Danijar Hafner宣布离任，他自2016年起在谷歌相关团队工作近十年，曾获辛顿指导，主导开发Dreamer系列。他还自曝曾错过Transformer，当时未在意其优势。
“OpenClaw 类”自进化智能体代表项目介绍
文章指出传统 Agent 存在记忆短暂、能力固定的瓶颈，介绍了 OpenClaw 生态中“自进化”的不同形态，还列举了 Nanobot、AutoResearchClaw 等多个代表性项目，阐述其特点和应用场景，最后抽象出自进化智能体的共同要素和工程模式。
强化学习也遇到了“天花板”？Andrej Karpathy构建了一个新算法
大神Karpathy肯定强化学习（RL）价值，指出其比监督微调更具扩展性，但存在渐进式学习低效、背离人类学习机制的局限。他提出“第二天性”新范式算法，还面临泛化等挑战。