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用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法

大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。

Anthropic新模型Opus 4.5编程能力强大，开发者无需逐行审查代码，可直接向智能体下达指令获取成品，这冲击了Cursor代码编辑器业务。虽Cursor收入增长，但面临焦虑，正努力自研模型、拓展企业客户。

谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。

北大、清华等机构联合提出StableVLA，相关工作被ICML 2026接收。该工作提出轻量级IB - Adapter，不依赖额外数据对视觉特征筛选对齐，让机器人遇视觉干扰仍能稳定执行任务，实验展现出鲁棒性提升。

英伟达GEAR实验室实现物理世界自动研究AutoResearch，其ENPIRE系统让8个Codex智能体接管机器人舰队自主完成研究流程，将高精度操作成功率提至99%，还发现新物理缩放法则，项目即将开源。

AI科技评论独家消息，开普勒机器人联合创始人胡德波2026年4月成立索塔无界。该公司聚焦通用基座模型，以统一潜空间世界动作模型为核心，提出物理智能大脑技术路线，已与欧美企业达成合作意向。

具身智能行业存在评分、技能、样品、商业四大‘气泡’，即认知偏差。自变量机器人将在发布会上戳破‘气泡’，打破认知差，重建评价标准。行业‘拐点时刻’需大脑能力突破、真实场景稳定运行、跑通ROI闭环。

近日，美国西北大学博士生余琛团队研发出全新模块化机器人，由独立智能腿模块组成，能像乐高自由组合，可在复杂户外奔跑，断腿后也能继续前进，在多领域有应用潜力，相关论文已发表。

近期龙虾（OpenClaw）热度下降，harmess engineering大火。开源项目hermes-agent已有52.7k Star，是自学习型AI智能体，能积累技能、持续学习，可轻松切换多种模型，还给出安装、使用指南和文档教程。

OpenClaw是一款开源AI智能体，能接管电脑完成多种任务，但安装复杂。这催生“代装AI”生意，有人数日赚26万，腾讯免费安装引千人排队。不过，其部分实例存安全风险，官方提醒防范。