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推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
让记忆学会“进化”：探索 LLM Agent 的运行时价值感知与自适应检索 | 直播预约
本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。
全靠Claude4！30年FAANG老工程师：AI帮我解决了4年老bug
5月22日Anthropic推出Claude 4系列大模型，Claude Opus 4是领先编码模型。Reddit上30多年经验的前FAANG工程师称，它解决了困扰自己4年的C++ Bug，引发热烈讨论。
4K Star的多人 Agent 协作平台 Multica！Agent即队友，可像同事一样被指派、被追踪！
当前多 Agent 协同缺乏统一管理和经验沉淀，GitHub 开源的 Multica 平台解决了这一问题。它把编码 Agent 变成队友，自动化处理任务，支持多 Agent 后端，有多种功能特性，提供云服务和自托管两种使用方式。
Demis Hassabis：AGI 还缺什么，智能体到底行不行，下一个科学突破长什么样
Google DeepMind CEO Demis Hassabis 做客直播，探讨当前 AI 范式距 AGI 差距、智能体水平、科学突破模式等话题。指出当前范式或需关键突破，记忆方案待优化，AlphaGo 技术复活，还给出创业建议。
全网首个“活的AI社会”上线！Agent背着人类建工会、放贷款，图灵奖得主预言成真了？
强化学习奠基人Richard Sutton认为真正的智能来自能从经验和环境反馈中学习的智能体。iLands创始人唐垲鑫构建了让AI有真实记忆、关系和代价的世界。内测中AI出现自发旅行、建信用体系等行为。
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
OpenAI自曝：AI推理砸钱越多，碾压人类越狠！
OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。
做过十遍还要从头摸索？Agent 的记忆终于开始长成技能
MemTensor 等机构提出无需训练基础模型的 MSCE 框架，为 Agent 外部经验建‘晋升制度’，让经验成技能。该论文在 EvoAgentBench 与 LoCoMo 测试中结果更好，但在因果证明、模型依赖等方面有不足。
群核十五年：一家“被AI重新定价”的公司上市了｜甲子光年
群核科技15年后在港上市，其以“酷家乐”在家居设计软件领域渗透高。它正从3D工具商迈向空间智能服务商，早期被低估，如今随AI发展，早期投入成为生产力，转型向机器收费。