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OpenAI 早期董事会成员：算法与神经网络成“超能架构”，我们如何自处？｜文末赠书
OpenAI 早期投资人里德·霍夫曼新书《AI 赋能》中文版推出。书中提出 AI 应是放大人类行动力的工具，还阐述“超级能动性”概念，强调技术与人类深度共生，批判盲目创新，主张技术锚定人文价值。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
重磅开源！首个全异步强化学习训练系统来了，SOTA推理大模型RL训练提速2.77倍
清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²，坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念，实现异步 RL 训练，训练速度最高提升 2.77 倍，支持多轮智能体强化学习训练。
比Sora更疯狂！英伟达AI让机器人「做梦」修炼，无师自通直接上岗
英伟达新研究项目DreamGen用视频生成模型让机器人在神经网络生成的「梦境世界」自主探索学习。它能让机器人掌握新动作、泛化到新环境，合成数据暴涨333倍，还引入DreamGen Bench用于视频生成基准。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
美国州政府生成式AI应用报告
今年2月，美国阿拉巴马州州长签署行政命令推动生成式AI在州政府大面积应用，并发布深度应用报告。报告涵盖应用现状、伦理风险与策略、数据管理、政策治理等方面，为生成式AI在政府应用提供指引。
完全复刻火爆全网的机器鸭
这是对Pollen Robotics Microduck的第三方复刻研究，从官方公开的MJCF仿真模型反推出装配图、爆炸图和可直接导入CAD的装配体。该机器鸭软件开源、硬件不开源，但已有信息足以还原装配关系。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
600万奖池尘埃落定，有人靠DeepSeek网页版拿下冠军
TAAC × KDD Cup 2026大赛落幕，600万奖池揭晓归属。大赛吸引52国13913名选手，竞争激烈。冠军团队分别用DeepSeek网页版等工具，在赛题“统一建模”难题上各展方案，其成果或助广告外的LLM研究。
一个「流浪」数学家的遗产，正在被AI公司疯抢
2026年，OpenAI等公司用AI解决多个匈牙利数学家Paul Erdős提出的问题，震动数学界。这些问题分布广、难度跨度大，适合模型测试。不过，AI证明的验证和人类数学家地位受关注。