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游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他分析游戏学习现状，指出 Atari 游戏研究虽有成果但仍存问题，还探讨强化学习多方面挑战及应对思路。
北航，清华，北大联合发布： 异构智能体协同强化学习！
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式，实现异构智能体双向互学与独立部署统一；还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低，为多智能体协同学习指明方向。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
对话 Befreed 创始人：从「个人学习」切入的 AI Agent，把学习变成一种生活方式
文章对话 Befreed 创始人 Jisong Liu ，介绍其以「强个性化学习 Agent」为核心的音频学习产品，它能把零散学习累积成知识路径，采用订阅制，有付费转化，还分享了创业、社媒运营等经验。
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
机器人也有“Aha Moment”！Zetta ζ 闭环物理智能体在线学习
端到端策略模型在物理世界失灵，现有在线学习路径未走通。清华 AIR 与域变换联合推出 Zetta ζ，通过三个闭环实现闭环物理智能体在线学习，实验显示其任务成功率高，还让机器人出现‘Aha Moment’。
社交Agent: 通过RL学习自适应Thinking，根据场景在“秒回”和“深思”间灵活切换
现有聊天机器人在人情世故场景表现不佳，论文指出大模型思维‘一根筋’。研究团队设计4种思维模式，用AMPO强化学习算法动态切换。在模拟社交任务中，AMPO表现超GPT - 4，省时高效。
同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等
中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。
捅破具身智能天花板！极佳视界新VLA大模型登场，复杂长时程任务近100%成功率
极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。
AgentIF-OneDay 发布，评估全场景长时复杂任务
红杉中国 xbench 发布 AgentIF - OneDay 评测体系，用于评估大模型解决复杂任务的能力。该体系从任务复杂度新视角出发，沿 Scaling Context 和 Scaling Domain 推进，构造了三类典型任务进行测评，揭示了主流 Agent 的能力边界。