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奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
AI Agents，年中总结！
文章梳理6月旧金山AI Engineering World's Fair重磅分享，指出AI Agent发展方向是成为自主处理复杂工作的助手，还介绍了Ambient Agents崛起、Agent UX设计两派观点、训练进入RL时代等关键趋势。
YC AI 创业营 Day 2：纳德拉、吴恩达、Cursor CEO 都来了
YC AI创业营第二天，微软CEO纳德拉、吴恩达等七位重磅嘉宾围绕AI技术、创业等话题分享观点，如不要将AI拟人化，智能体将成新一代计算机等，还给出产品开发、创业等方面建议。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
开启 AI 自主进化时代，普林斯顿Alita颠覆传统通用智能体，GAIA榜单引来终章
普林斯顿大学AI Lab推出通用智能体Alita，秉持「极简即是极致复杂」哲学，采用「最小化预定义」与「最大化自我进化」设计范式，可自主创造MCP工具，在GAIA基准测试中表现卓越，还能实现MCP复用。
三金，又是中国队！全球机器人视触融合挑战赛揭榜
ManiSkill - ViTac 2025视触觉融合挑战赛揭榜，全球42支团队参赛，中国两家具身初创公司包揽三金。该赛事聚焦视触觉融合技术，为机器人行业搭建从实验室到现实应用的桥梁，推动相关算法和硬件进步。
“如果你不能用300行代码写个Cursor，这行你就别待了！”Ralph Loop创造者、Claude Code核心技术设计者的暴论
Ralph Loop 创造者 Geoffrey Huntley 在播客称软件开发已死，任何人用 Cursor 就能生成代码。他还谈到 K 型分化下职业生存法则、Ralph Loop 设计哲学、代码审查问题，并给出学习和职业发展建议。
相比层出不穷的 Agent 框架，不变的 Agent Protocol 是什么
文章围绕 Agent Protocol 展开，指出框架更迭但生产级 Agent 系统问题不变。以 Agent Protocol 为主线拆分 Agent Runtime，探讨其核心、稳定对象、执行模型等，还对比各框架在多维度的表现并给出设计建议。
AIEC 2026：今天起，Agent开始成为企业里的「新员工」
AIEC 2026人工智能+生态大会在北京召开，聚焦AI从战略部署到产业实践。大会指出大模型发展风向已变，落地竞赛开启，未来AI将成企业员工，还探讨了Agent落地关键及人与AI关系等问题。