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Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
让AI Agent自动接Issue、写代码、上线：我用200行代码搭了一个全自动开发流水线
文章介绍AI Agent驱动的全自动开发流水线，对比传统流程，指出开发者角色转变。列举开源工具，给出200行代码的最小实现，分析半自动与全自动差异及信任鸿沟，点明开发自动化趋势，还给出落地建议。
AI写CUDA算子准确率92%，到国产芯片只剩4%？上交方法直线拉升，DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%，给华为Ascend NPU写算子仅4%，因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据，将GPT-5.2正确率从4%拉到83%，还拓展到DeepSeek架构算子。
硅谷今日最热具身模型！不用后训练，看一遍就学会
北美具身初创Skild AI发布全新机器人基础模型S1，主打上下文学习，能看示范视频完成复杂操作。在未见过任务上成功率达66%，远高于传统方法。其发展或让开发机器人技能像给ChatGPT写Prompt。
强化学习也能预训练？效果可提升20倍，华人新作引爆RL新范式!
伯克利团队提出新方法InFOM，不依赖奖励信号，能在多任务中超强迁移与推理。在36个基于状态和4个基于图像的任务测试中，InFOM表现出色，在jaco任务上改进达20倍。
Nature重磅研究：大模型让你变得更聪明还是更笨了？创造力增强还是扼杀了?
《自然》研究表明，大语言模型对创造力的影响取决于任务。简单任务中，它像灵感助推器，分担认知负荷；复杂任务里，易致‘创意固化’，长期依赖还可能使大脑‘变懒’。需按需调节使用。
The Batch: 893 | 从预测到执行
2026 年 AI 研究应认识到能预测的模型不等同于能行动的系统。过去十年在被动预测和生成建模成就非凡，但现实任务需系统执行一系列动作。转向长周期任务和目标导向 AI 系统有两大好处。
告别通用具身模型崇拜：具身智能走向异构策略编排
当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色，如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题，通过协同调用策略提升成功率。
2026 编程巨变：Anthropic 报告揭示 Agent 编程八大趋势
Anthropic发布《2026 Agent编程趋势报告》，预测写代码将从‘人写’变为‘人指挥AI Agent写’。报告梳理八大趋势，分基础、能力、影响三类，还给出2026年需关注的领域，指出AI改变开发者工作内容。
Claude Code终于长出调度台：一个屏幕盯住所有AI会话，无需多开
Anthropic为Claude Code上线Agent视图研究预览版，提供「指挥中心」，可在一个界面管理所有会话。开发者能启动多个AI智能体并行处理任务，一目了然掌握任务状态，还支持在线回复和任务切换。