2025年4月17日消息，OpenAI 连发o3和o4 mini，o3为强大推理模型，o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具，可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI，兼容所有模型。

强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局

阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。

这个开源项目 OpenStory，把 AI 短剧制作变成了一条可复制的工业流水线！

现在制作完整AI短剧流程繁琐，很多团队是小作坊式生产，效率低且难规模化。OpenStory开源项目站在成熟AI服务肩上，将AI短剧制作工业化，能把剧本变成风格统一的视频作品，解决诸多痛点。

机器学习先驱Daphne Koller警告：AI制药不是魔法棒，下一代药物发现还缺1000倍数据

知名学者 Daphne Koller 在 a16z News 发文指出，AI 制药当前最受关注的进展多在分子设计，但新药研发难题在上游，疾病机制的靶点选择错误导致大量临床试验失败，且当前数据距构建完整生物学因果模型差约 1000 倍。

大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache

斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。

AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说

New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。

强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史

本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。

告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍

视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。

对谈CREAO：20人团队、每天上线8个功能，在Pivot产品之前，我们先Pivot了组织

CREAO 创始人程凯等分享创业历程。最初产品用 AI 构建传统软件未成功，后先对组织进行 AI Native 改造，围绕 AI 重新打造开发流程，推出 Super Agent 产品，核心是 Coding Agent，上线两周获超 3000 万美元融资。

Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构

OpenClaw在使用中易“失忆”，如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角，拆解记忆架构，介绍记忆层次、失败模式，给出配置建议和故障排除方法，助用户了解并优化其记忆机制。