AGI失控率＞90%！MIT教授算出「康普顿常数」，AI地球「夺权率」已锁定？

MIT教授研究指出，即使采用理想监督机制，人类成功控制超级智能概率仅52%，全面失控风险超90%。研究通过量化分析提出嵌套可扩展监督等理念，并在四个真实监管场景验证，探讨如何优化现实监管系统。

2025年4月17日消息，OpenAI 连发o3和o4 mini，o3为强大推理模型，o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具，可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI，兼容所有模型。

强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局

阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。

6个Agent组团Vibe Gaming：自己生成、试玩、修Bug

过去大模型生成的游戏虽代码能跑，但常陷入“可玩性黑洞”。Spellcaster让多个专用Agent协同处理，形成“生成—运行—检查—修复”循环。目前能快速生成多种游戏原型，未来将用世界模型直接生成画面。

大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache

斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。

内核级的真相：为什么 eBPF 正在取代基于用户空间的 Agent 成为安全可观测性的首选

文章指出基于用户空间的安全 Agent 存在与威胁同权限层级、CPU 成本高、易被攻击等问题。eBPF 能在 Linux 内核运行受沙箱保护程序，可降成本、增可见性。上线应分阶段，还介绍工具及部署安全措施。

强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史

本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。

「被动感知」到「理解接触」！它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型

它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉，通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力，实验表现优。

Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构

OpenClaw在使用中易“失忆”，如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角，拆解记忆架构，介绍记忆层次、失败模式，给出配置建议和故障排除方法，助用户了解并优化其记忆机制。

突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法

中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。