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ICML 2026｜让AI自动发现前沿风险：创智×复旦×牛津发布AutoControl-Arena
当AI智能体走向真实应用，前沿风险藏于复杂长尾场景，难以靠人工覆盖。创智、复旦、牛津联合发布AutoControl Arena框架，自动合成可执行测试环境，还构建X - BENCH验证，已在GitHub开源。
EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
微软OEL框架：大模型一次部署，终身进化
微软最新论文Online Experiential Learning (OEL)提出让LLM在真实部署后持续自我进化的框架，无需人工标注等。介绍了在线体验学习的必要性、OEL方法论及实验验证，揭示关键洞察与启示。
单卡跑出集群效率！Hugging Face TRL 与 RapidFire AI 的超并行革命
Hugging Face宣布其核心微调库TRL集成RapidFire AI，重构大模型后训练阶段工作流。RapidFire引入超并行实验引擎，提升实验验证速度，解决算力受限团队的调参难题，带来效能质变。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
寻找最会养虾的你丨环球黑客松·上海站「OPC 极限挑战赛」等你来！
3月27 - 28日上海全球开发者先锋大会现场举办「OPC极限挑战赛」，要验证一人加AI能否从零跑出真实业务，需回答OPC养龙虾赚钱、环节跑通及项目存活进化等问题，欢迎超级个体报名。
世界模型开始做减法？LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。
综述解读：Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开，指出传统方案难解决Agent长期智能问题，Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制，分析挑战并预测未来方向，为设计记忆系统提供指南。
陶哲轩：AI 正在让“想法”变得廉价，而真正的瓶颈从未改变
数学家陶哲轩与Dwarkesh Patel访谈，探讨AI在科学发现中的作用。他指出AI让‘想法生成’成本降为零，验证想法成新瓶颈；AI擅长广度，人类擅长深度；AI负责找证明，人类提炼‘理解’与‘智慧’。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。