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从 ReasoningBank 到 MetaAgent，RL 未必是 Agent 自进化的必要解？
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化，记忆系统改进成新方向，如 ReasoningBank 机制。此外，业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
谷歌量子计算重磅突破登上Nature：首次实现可验证量子优势，比最快超算快13000倍
谷歌量子AI团队宣布里程碑式算法突破，其Willow芯片运行“量子回声”算法，首次在硬件上实现可验证量子优势，执行特定任务比最快超算快13000倍，为多领域应用铺平道路。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
AI牛马实现“干中学”！上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架，让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块，通过先做、再反思、然后进化，解决现有智能体痛点，实验表现出色，还展望了未来优化方向。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
具身智能迎来ImageNet时刻：RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。
自主金融研究智能体
Dexter是自主金融研究智能体，会思考、计划和学习。它能将复杂金融问题转化为研究计划，利用实时数据执行任务、自我验证。介绍了其核心能力、安装使用方法、架构、项目结构、配置等。
将科研脏活累活真·丢给AI！上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch，它由动态结构化知识流驱动，有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先，能让科研更高效，标志科研智能体迈向新阶段，还为未来系统奠定基础。
OpenAI DevDay重磅新品曝光：Agent Builder来了！拖拽即可构建AI应用
OpenAI将在10月6日DevDay推出Agent Builder，用户能通过可视化画布拖拽构建AI智能体工作流，连接模型、工具等编排任务。其对手是n8n、Zapier，可集成第三方服务，降低AI应用开发门槛。