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Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。
2025-04-努力不是做好事情最重要的因素
作者分享个人生活、工作等多方面情况，提及播客发布，认为努力非工作做好的关键因素，深入探讨Agent在业务应用中的问题，还谈及视频更新、投资经历等，最后表示要审视目标、精简事务。
全球看中国，灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年，“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向，而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化，在10万小时量级上可大幅替代真机数据，还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
Anthropic 联创：2028 年实现 AI 自我构建的概率超过 60%
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发长文称，到 2028 年底，AI 实现端到端自动化研发概率超 60%。他分析多维度测试数据，指出 AI 在代码、科研、自我训练和管理等方面能力提升，也探讨了成真后的影响，但遭黄仁勋和陶哲轩质疑。
24K+ star！AI 专用无头浏览器，快11倍、内存省9倍！
Lightpanda是专为AI代理、网页抓取和自动化测试而生的开源无头浏览器，用Zig语言重写核心引擎。官方称其速度比Chrome快11倍，内存占用仅为1/9，兼容主流自动化库，目前处于Beta阶段，已获24k+ Star。
斯坦福毕业，用RL做Agent，华人创业团队种子轮融资1200万美元
华人创业团队 Pokee.ai 以 RL 为核心开发 AI Agent，与主流以 LLM 为核心的方式不同。该团队创始人朱哲清有丰富经验，现完成 1200 万美元种子轮融资，产品公开测试版已上线。对话中还探讨了 Agent 特点、发展阶段等问题。
超越GPT-4o！华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%，刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner，让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%，在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
AI泡沫原罪：英伟达是AI戒不掉的“毒丸”？
海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均，上游获利多。还分析各环节风险，如英伟达怕需求下滑，云服务商有成本和产能风险，OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。
RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
原力灵机发布Realtime-VLA V2：从遥操作到真实部署，VLA提速的系统解法
原力灵机发布《Realtime - VLA V2》技术报告，在VLA控制下让机器人快速运动。实现数倍于遥操作采集训练数据的速度执行VLA，解决了遥操作数据采集、时序延迟等问题，还通过“油门式采集”提升速度，但离人类性能仍有差距。