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强化学习的两个「大坑」，终于被两篇ICLR论文给解决了

现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。

中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。

浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。

极客公园与 Elys 创始人 Tristan 深度对话，分享 10 个产品洞察。他认为 context 价值大，做新 AI 产品要找好形态，记忆系统本质是推荐系统，还阐述了对 AI 社交等看法，目标是创造低熵社交网络。

联想、雷神等PC企业在IFA展出AIPC新品，各有侧重。目前AIPC刚起步，距离“终极形态”尚远。市场反馈较好，其增长取决于产品体验、应用落地和产业推动，应用落地是关键，产业发展需全生态链协同。

OpenClaw在使用中易“失忆”，如Meta对齐总监用它处理邮件时失去控制。文章从代码库维护者视角，拆解记忆架构，介绍记忆层次、失败模式，给出配置建议和故障排除方法，助用户了解并优化其记忆机制。

外媒揭秘特斯拉擎天柱靠人工数据训练。在实验室，员工重复日常动作，由摄像机记录。工作体力消耗大，要求严格，团队曾超百人，还裁掉部分人员。虽马斯克看好，但实际仍在靠人力蹒跚学步。

Anthropic发布研究，在Claude内部发现J - space（雅可比空间），即“全局工作空间”，它在训练中自发形成。用雅可比透镜技术可读取其内容，还验证了其功能属性，可用于对齐审计等。

港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。

波士顿动力与丰田研究院联手基于大型行为模型，推出Atlas全新版本Atlas MTS。它能听懂自然语言指令、自主规划动作、处理意外。此次升级采用特定模型及策略，还结合VR界面。此外，波士顿动力转向电驱，电驱机器人时代将来临。