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AI for Science开始“动手”了：机器人正式走进国家级实验室
今年7月，国家级科研平台实验室迎来首批Monte2人形机器人，由源络科技与实验室联合研发。它能完成复杂实验操作，缓解人工瓶颈。全球自主实验室成趋势，源络发起“原点计划”推动AI for Science迈向实验室3.0。
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
前荣耀AI实验室主任带队：用“超级大脑”接管农场，24小时不打烊
浙江丘沃智能的AlphaFarm系统开启无人农场新范式，由前荣耀AI实验室主任汤泳等“AI极客”打造。该系统能自主决策执行、实时监控，有四大黑科技，经评估在农业垂直领域领先。
经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。
人形机器人「网球运动员」来了！不靠预编程，银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究，使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力，实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法，构建“运动小脑”等，经实验验证性能优越。
ICML spotlight | 一种会「进化」的合成数据！无需上传隐私，也能生成高质量垂域数据
大模型发展使数据短缺问题加剧，特殊领域更严重。为此提出合成数据自主进化框架PCEvolve，只需少量标注样本，就能在保护隐私同时进化出数据集，还介绍了其架构、选择器设计及实验结果。
GuardAgent：首个专门为LLM agent提供安全Guardrail 的守卫型agent
近年LLM从对话工具变为可自主执行任务的agent，但带来安全隐私挑战。传统安全监护对其力不从心，为此学者发布GuardAgent，它守卫agent，具通用性、精确判断和免训练部署优势，实验表现佳。
大模型Agent的下一阶段：可自我进化的AI-Agent
在人工智能飞速发展下，研究者探索让AI自我反思改进。本文作者构建自我进化AI智能体系统，设计四层渐进式架构，经《卡坦岛》实验，证明自我进化能力，不同模型表现有差异，代码级进化潜力惊人。
System 3 觉醒：从“工具”到“物种”的根本改变
西湖大学与上海交大新论文提出System 3概念及Sophia框架，将认知心理学概念映射到代码模块，让AI Agent像“生命体”生存。采用前向学习和混合奖励机制，实验显示其能力显著进化，为人工生命指明道路。