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零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。
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。
生成式视角重塑监督学习！标签不只是答案，更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习（PCL），通过扩散过程消减标签信息，引入噪声标签，将标签学习分解为渐进式任务，实现标签信息复用。在多模态任务实验中，PCL表现优于传统监督学习。
清华开源一批「学习虾」，免费的「AI 私教团」来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂，还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，应用不断迭代，OpenMAIC功能强大，边界不止于课堂。
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。
AI太难学？清华开源一批「学习虾」，免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC，它能将技术文档转化为零门槛学习课堂，还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，OpenMAIC功能强大，应用场景广泛。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。