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RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym
传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。
微软开源3大突破AI Agent模型，仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent，140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习，在训练基础、算法、流程上有三大突破，显著提升性能且降低算力成本。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
刚刚，Sam Altman宣布：GPT-5即将发布
Sam Altman在X上宣布OpenAI通用推理系统在2025年IMO达金牌水平，同时透露GPT - 5即将发布。OpenAI研究员Alexander Wei介绍突破细节，模型解决多道题获35分。GPT - 5是实验模型，有金牌能力的版本还需等待。
九章云极发布AI工厂体系：破解140万亿Token时代的落地悖论｜甲子光年
九章云极于6月17日发布Alaya NeW AI工厂体系，锚定十万P算力、十万亿Token、千个模型、千倍降本四大目标。该体系是智能工业化的必然产物，能解决资源难转生产力的难题，还具备技术效能、生态范式和商业飞轮三大支柱。
诺奖、金牌与SOTA：谷歌2025八大领域核心突破年终回顾
2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点，谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理到科学发现领域均有突破，如Gemini 3系列、Ironwood芯片等，还在各领域有诸多应用与探索。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
社区供稿丨35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日，上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，参数35B，多领域比肩万亿参数模型。它深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，强化科学及智能体能力，‘算法 - 系统 - 算力’协同提升训推效率。
参数砍到 1B，这个小钢炮拿下多模态第一
面壁智能发布并开源参数量仅 1.3B 的 MiniCPM-V 4.6，虽小但多模态综合能力在 1B 级别中夺冠。它推理快，效率高，靠两大架构创新实现，还为开发者提供完整工具链。
刚刚，小扎砸143亿的「牛油果」来了！硬刚GPT-5.4，硅谷最贵华人首作
Meta超级智能实验室首个作品Muse Spark上线，跑分从18飙到52，盘中暴涨10%。它是「全能六边形战士」，有原生多模态感知等能力，上线「沉思模式」，功能先在美国铺开，未来接入社交平台，免费用但闭源。