对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑：Multi Agent 天然适合形式化数学 ｜Best Minds

文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法，Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等，指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。

图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理

华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。

仅隔一天，OpenAI同步上线o3和o4 mini，它们能调用ChatGPT里的多种工具，可基于图像思考。o3是强大推理模型，o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验，还开源了Codex CLI。

人形机器人设计正在向仿真器低头！40年机器人从业老兵发出警告

人形机器人行业现怪象，为让仿真系统和强化学习更顺，一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’，指出仿真应服务设计而非主宰。

小鹏汽车：没有基座模型，何谈物理AI｜甲子光年

3月2日，小鹏汽车宣布第二代VLA正式推送。何小鹏认为，端到端小模型无法让自动驾驶从L2跨越到L4，而第二代VLA开创全新物理模型范式，能直接学习真实物理世界，还在不断迭代提升。

AAAI 2026｜新突破：北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA

终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。

Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】

近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。

具身智能的“生命线”：数据基石与未来路径 | GAIR Live 017

雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。

马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化

特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。

让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界

VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。