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梅涛的视频AI创业，最新产品来了
本文来自量子位，对梅涛旗下智象未来发布的AI视频创作智能体Vivago R1进行深度实测，介绍产品定位、技术架构，分析AI视频赛道分化路线，分享实测体验，探讨AI创作工具发展方向。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。
大神周末开源省token野路子，claude fable5账单砍掉6成
外网大神周末开源插件，将模型上下文等渲染成图片，可让账单降低59% - 70%。原理是图片token只与像素尺寸有关。此前因模型识图能力差难落地，fable5证明其极限省钱且效果保留。
AI 时代的新可观测性：不只看系统崩没崩，还要看模型有没有胡说
New Relic首席技术战略官Nic Benders与主持人探讨可观测性从传统到AI驱动的演进，提及LLM与统计方法协同处理海量数据，还讨论了监控AI系统的难题及可观测性核心是理解业务目标。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
全球第一，13个SOTA！我们找到了龙虾界掌管GUI的神
明略科技推出自研 GUI-VLA 智能体模型 Mano-P 1.0，不依赖 API 对接与浏览器场景，可操作桌面软件与网页界面。它在 13 个多模态基准榜单达 SOTA，支持本地运行，数据零上云，采用分阶段开源策略。
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。
在边缘应用中，实现 Kubernetes 的主动扩缩容
Kubernetes已成为现代IT核心平台，在云环境应用广泛。但在边缘计算场景，其HPA功能有局限。文章介绍基于CPA构建自定义扩缩器，详述其评估算法、实现方式，经测试CPA比HPA表现更优，适合边缘环境。
我给 OpenClaw 杀了 47 次僵尸进程，终于想明白了一些事
作者分享使用OpenClaw的经历，吐槽其部署、二开及钉钉通道集成问题，分析它火的原因，对比本地与云上沙箱模式，反思Skill与传统Agent工程、AI交付产品局限，指出AI应用工程化仍重要。