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The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗
法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
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。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
Harness Engineering？不过是把工程常识换个名字
Chayenne Zhao 发文炮轰 harness 概念，认为它只是工程常识换个名字。她以 SGLang 社区构建多智能体系统为例，阐述解决问题的方案和关键决策，还指出真正驱动改进是环境层面，而非模型。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
终端已死，Agent终端万岁：Warp一天暴涨1.2万星背后的开发者工具革命
4月29日，Warp在GitHub单日涨近12000星，总星数破4万。其定位从普通终端转变为Agent式开发环境，这表明开发者对AI原生终端需求真实且被低估，Agent化已成产品核心竞争力。
Agentic Enterprise：生成式软件重新定义企业形态｜AGIX PM Notes
文章指出软件正从静态代码集合变为“Living Software”，企业是其理想训练环境。还提及市场资金流向、多起企业投资合作事件，如英伟达投资英特尔、OpenAI租服务器等，最后介绍了ETF流动性相关知识。
在边缘应用中，实现 Kubernetes 的主动扩缩容
Kubernetes已成为现代IT核心平台，在云环境应用广泛。但在边缘计算场景，其HPA功能有局限。文章介绍基于CPA构建自定义扩缩器，详述其评估算法、实现方式，经测试CPA比HPA表现更优，适合边缘环境。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。