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Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
具身智能的“生命线”：数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。
马斯克「世界模拟器」首曝，1天蒸馏人类500年驾驶经验！擎天柱同脑进化
特斯拉官宣「世界模拟器」，可模拟、合成自动驾驶的「孪生世界」，生成不同视角和长尾场景。它基于端到端神经网络，有学习人类价值观等优势。还能用海量数据解决难题，输出可解释中间结果，为自动驾驶和擎天柱训练服务。
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。
从混沌到可控：企业应用中AI Agent不确定性控制的 10 种策略
大语言模型输出的不确定性限制了AI智能体在企业场景的应用，本文总结控制生成式AI Agent不确定性的常见策略，涉及技术、应用设计、管理与治理层面，还推荐了相关作品。
刚刚，GPT-5首次通过「哥德尔测试」！破解三大数学猜想
GPT - 5首次通过「哥德尔测试」，破解三大组合优化猜想。研究由海法大学和思科主导，团队设计五项测试任务，GPT - 5在三个简单问题上近乎完美，还推导出不同解法，标志AI从「学习数学」迈向「做数学」。
云厂商「进击」 Agent 开发平台
企业级智能体（Agent）市场崛起重构云服务竞争格局，云厂商需提供全栈能力。腾讯云宣布智能体开发平台3.0上线，优图实验室关键技术持续开源。文中还分析企业开发Agent难题及腾讯云应对举措。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
腾讯Kuikly框架进一步开源，新增支持Web，开启一码五端新体验！
腾讯Kuikly框架进一步开源，新增Web版支持H5和微信小程序。该框架基于Kotlin Multiplatform，已被20+业务深度使用。与主流框架对比，它在产物大小、加载速度等方面优势明显，还将持续优化和拓展。
软件行业“快时尚化”背后的经济学 ｜ AGIX PM Notes
本周市场对软件看法悲观，OpenAI CEO 警告软件或进入‘快时尚时代’。但软件行业会升维，一是从‘死’变‘活’，具备元学习能力；二是定价更极致。还介绍了本周市场总结及多起 AI 相关企业动态。