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一款产品，同时为人类和 Agent 设计，LibTV 是怎么做的？
3月18日，LiblibAI旗下AI视频创作平台LibTV上线，它从设计之初就兼顾人类创作者和Agent。创作者端工作流画布可控；Agent端可通过Skill接口创作，交付可编辑项目。该产品还针对两者差异做了设计，价格也便宜。
DeepInsight x ChatBI：个人Agent助手养成计划
文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开，从用户视角拆解使用流程，分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法，还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
再见Bug！谷歌超级编码智能体Jules上线，免费使用直连GitHub
谷歌推出编程智能体Jules，进入全球测试阶段，有Google账户的开发者可免费试用每日5次。它基于Gemini 2.5 Pro模型，能写代码、修Bug等，还可连GitHub简化流程，预计今年晚些时候推更多功能和企业版。
西湖大学张驰团队：不重训，也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题，西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量，且具跨模型通用性，还揭示了问题机制，降低算力成本。
又走一个！OpenAI研究VP离职，转投Anthropic做RL研究员
OpenAI研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，转投Anthropic做RL研究员。他曾主导o1、o3和GPT - 5系列post - training，因渴望回归一线研究而离开。OpenAI近年人才流失严重，而Anthropic虽面临与五角大楼交锋危机，但仍吸引人才。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
Qwen 3-235B Aider编程能力击败Claude3.7，成本便宜百倍
Qwen3-235B-A22B在Aider多语言编码基准初步测试中击败Sonnet 3.7 Thinking和OpenAI o1，成本便宜150到600倍。Qwen3-32B准确率超GPT-4.5和GPT-4o ，代码编辑格式正确率达100%。
字节推出X-Streamer，实时口型同步与长程记忆数字人框架
字节推出端到端多模态人类世界建模框架X - Streamer，能从单张人像构建可无限流式生成的数字人，实现音素级口型同步和长程记忆。其核心是“思考者–行动者”双Transformer架构，在两张A100 GPU上可实时运行。
RL特训出「押题大师」？破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）成为提升大语言模型推理能力的重要路径，但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项，提出DPH - RL方法，可缓解多样性坍塌。