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机器人进入“边做边学”时代：星尘发布在线强化学习框架，让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL，解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行，攻克延迟失准问题，在多项真机测试中大幅提升任务成功率。
1周半写64个PR、完成30%项目重构：一家成熟SaaS公司把Agent塞进研发全流程后
Calendly公开Agentic Engineering实践，Agent嵌入研发全流程，如审查需求、写代码、测试等。一周半内，Agent为IAM团队生成64个PR，完成30%项目重构。研发瓶颈从写代码转为判断力，强调好需求与护栏重要性。
终于突破限制啦，11.2k Star LiveContainer，抓紧试一下！！！！
LiveContainer官方定义是app launcher，能将多个IPA以访客App形式放进运行环境加载，可在现有iOS规则里降低测试摩擦，获11.2k Star。但它并非虚拟机或强隔离沙箱，使用有诸多限制。
顶尖数学家含泪退圈：熬了多年的博士难题，被AI几周秒杀！
顶尖数学学者Rishikesh Gajjala靠AI攻破博士课题，却宣布退出学术圈。他认为AI生成证明虽精巧但难验证，“漂亮证明未验证和垃圾无异”。他投身形式化验证领域，而AxiomProver完成“246定理”形式化验证。
从Claude隐形水印回望GenAI时代信息隐藏：嵌入水印如何保证无损？
2026年Anthropic新版Claude模型嵌入隐形水印，引发对水印是否伤模型的质疑。可证安全隐写理论为解决此问题提供支撑，中科大等团队取得诸多成果，将“可证无损”从内容延伸到模型，还探讨了水印攻防。
从亚百毫秒级启动到生产级部署，腾讯云为何重构 Agent 沙箱？
2026 年初，OpenClaw 掀起本地终端 Agent 热潮，但也带来安全风险，让 Agent 沙箱受关注。腾讯云 4 月开源 Cube Sandbox，InfoQ 采访金峰，了解其从 Serverless 到 Agent 沙箱过程及团队对下一代 Agent Infra 的判断。
Karpathy实测Opus 5：读一段《魔戒》，10美元直出中土世界！
Andrej Karpathy 用 Opus 5 结合《指环王》开篇文字，花约 10 美元让其渲染 3D 游戏。Opus 5 两小时写出 5500 行代码生成 3D 世界，虽粗糙但证明 AI 强大。不过，LLM 无法高效审查自己工作，这是弱点。
AI生图免训练提速1000%，办法：最简洁的“三阶段流水线”
AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。
Meta首个Agent生图模型登场，空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image，引入智能体机制，能编写代码、网络搜索，有自主修正能力，支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video，两模型均与Meta产品深度整合。
世界模型炒作了半年，反应速度还不如 VLA？穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。