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多轮Agent蒸馏终于不翻车！港中文x通义新方法成功率暴涨18点，训练还快32%
香港中文大学联合阿里通义事业群提出TCOD训练方法，解决多轮Agent蒸馏稳定性难题。它只需对现有OPD代码做极少改动，提升了模型成功率，压缩行动步数，还减少训练时间，未来或成训练长程Agent标配。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
SOP：具身智能在线进化新范式，为大规模真实世界部署而生
智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，将VLA后训练重构为“在线、集群、并行”，可即插即用后训练算法。它有高效探索、缓解偏移等优势，实验显示能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
7名博士生仅用3个月从零训练7B大模型：代码+数据+训练日志全公开
北京中关村学院7名跨专业博士生，耗时3个月从零训练出7B参数大模型ZGCM-1，采用数百个Agent协作实践AI4AI研发范式，全程公开代码、数据、权重、训练日志，分享一线实战经验。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。
AI书籍训练诉案，Anthropic与作者达成和解
Techcrunch消息，大模型平台Anthropic就Bartz诉Anthropic案与多名作者达成和解并提交文件。此前下级法院裁定其用书籍训练模型属合理使用，但涉盗版或面临高额处罚，Anthropic曾上诉，和解细节未公开。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。