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让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
英伟达拿出推理版VLA：Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大，但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型，有核心创新，实验中性能显著提升，训练分三阶段，让自动驾驶迈向可解释。
图灵巨擘RL教父齐聚，机器人秀拳脚嗨翻全场！「悟界」首发引爆物理AGI
智源大会开幕，四位图灵奖得主等出席。会上，Bengio提出‘科学家AI’应对安全风险；Sutton称AI迈入‘体验时代’；Hausman讲构建物理智能。智源还发布‘悟界’系列大模型，含Emu3、Brainμ等，迈向物理AGI。
π0.7来了！涌现出组合泛化、跨本体迁移能力，VLA又行了？
具身赛道玩家 Physical Intelligence 发布新模型 π 0.7，它展现出组合泛化和跨本体迁移能力，还能通过知识蒸馏学会优化技巧。其强大源于杂数据和细提示，未来有望解决复杂任务。
国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。
让VLM学会「心中有世界」：VAGEN用多轮RL把视觉智能变成「世界模型」推理机器
当前VLM智能体面对复杂视觉任务表现不佳，美国西北大学等机构联合研究成果VAGEN，提出创新强化学习框架，奖励正确思考过程，让VLM在行动前构建内部世界模型，效果超多款闭源大模型。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
字节开源终身记忆多模态智能体，长时记忆+RL，实测超Gemini‑GPT4o！
字节开源全球首个带终身记忆更新的全多模态智能体M3 - Agent，给其装上‘长期记忆’大脑。它构建实体记忆图谱解决现有Agent问题，架构含两个流程，代码实现有特色，跑分数据出色。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
机器人的「GPT时刻」来了？丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。