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稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
从社区数据出发，再看大模型开源开发生态全景与趋势
蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法，呈现生态新变化，还分析技术趋势、开发者分布，提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。
英伟达说，小语言模型（SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型（SLM）是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿，可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色，文中还分析了SLM优势及代理架构。
OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。
首次综述「边-云协同计算」，分布式智能与模型优化的最新进展
边缘 - 云协同计算整合边缘节点和云端资源，解决传统云计算问题。最新综述论文系统梳理其架构设计、模型优化等方面，提出统一框架，还指明未来研究方向，如大语言模型部署、6G整合等。
VLA统一架构新突破：自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构，基于全离散、自回归机制建模多模态信号，后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录，在真机操控和自动驾驶有潜力，为多模态感知决策融合带来新思路。
从辅助工具到智能决策，大模型如何改变人才选拔方式？
随着大模型应用拓展，企业人力资源管理成落地热点。阿里巴巴技术专家程鹏认为，大模型在人才选拔与培养中有效率、个性化、客观决策等颠覆性价值，也面临落地挑战，还分享应对策略等内容。
微软开源浏览器Agent，可实时跟踪、控制智能体，超4000颗星
微软在官网开源用于浏览器网络任务的Agent——Magentic - UI，基于Magentic - One开发，支持人机协同。GAIA测试显示其能提升任务完成率和准确率。它以人为本，有独特机制，框架含多阶段，在Github超4000颗星，支持MIT许可证商用。
破解300年数学难题，智能体大突破！谷歌发布超强AI Agent
今天凌晨谷歌Deepmind发布编程AI Agent——AlphaEvolve，它与Gemini深度集成，能评估算法。它解决了300多年的数学难题，还提出新算法，提升大模型计算效率，可优化GPU指令，架构含多模块。
以为Anthropic全是科学家？数据告诉你，他们要的是基础设施老兵
Fonzi AI人才工程主管Seb分析1680份Anthropic工程师简历，发现其核心人才是资深基础设施建设者。工程团队18个月从零膨胀，Google是最大人才池，博士仅占13.7%，头衔扁平化。