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RL成本降幅超90%！Meta提出Agent训练新范式DreamGym

传统强化学习（RL）训练LLM Agent面临成本高、任务多样性不足等挑战。Meta团队提出DreamGym框架，以经验合成为核心，通过三大组件协同工作，在多种任务和模型上提升性能，为通用Agent训练开辟新路径。

具身智能赛道火热，无界动力获5亿天使轮融资。其创始人张玉峰是前地平线副总裁，团队实力强。此轮融资将加速基础模型研发与专家模型落地，公司首代机器人平台已在两方向突破。

本文介绍Midscene.js这款基于AI的下一代UI自动化工具，剖析其设计动机、架构、原理及源码，结合业务场景分享问题与思考，还对比类似工具，给出试用配置和使用建议。

微软与OpenAI签订新最终协议，在投资架构、IP权益与AGI条款上有重大更新。如微软持股比例调整，多项IP权益变化，OpenAI在合作、研发等方面限制放宽，等OpenAI宣布实现AGI。

深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。

谷歌宣布人类首次在真实硬件上，让量子计算机成功运行可验证算法，性能超全球最快传统超算13000倍，成果登上Nature封面。此突破让实用量子计算机更近一步，不过也有学者对此表示怀疑。

当特斯拉等巨头还在展示蓝图，星尘智能已量产绳驱AI机器人并获多笔订单。在IROS 2025上，其首发半身机器人和超远程遥操作方案，以「Design for AI」理念获《Nature》认可，展现全栈技术实力。

北大团队在ACMMM 2025发布InteractMove，首次提出含可移动物体3D场景中基于文本的人 - 物交互生成任务，构建数据集与创新框架，在多指标领先，代码与模型已开源。

近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。