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中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
一个强化学习信仰者的十年｜甲子光年
本文讲述朱哲清在强化学习领域的十年历程。他从斯坦福到Meta再创立Pokee AI，逆势押注强化学习。虽面临诸多质疑，但随着InstructGPT等出现，强化学习逐渐被认可，他致力于构建新一代AI Agent。
17000字Claude 系统提示启示：Karpathy 揭秘LLM 学习缺失“第三范式”
Andrej Karpathy提出LLM学习范式缺失‘系统提示词学习’环节。他观察Claude约17000词的系统提示词，认为目前问题解决策略多靠人工写入，理想情况应通过该学习产生，这也引出诸多待明确细节和新问题。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
清华开源一批「学习虾」，免费的「AI 私教团」来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂，还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，应用不断迭代，OpenMAIC功能强大，边界不止于课堂。
AI太难学？清华开源一批「学习虾」，免费的AI私教团来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC，它能将技术文档转化为零门槛学习课堂，还可解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台，OpenMAIC功能强大，应用场景广泛。
AlphaGo作者领衔，8个机械臂协同干活0碰撞，DeepMind新作登Science子刊
DeepMind等机构成果RoboBallet登Science子刊。它将图神经网络用于强化学习，可控制8个机械臂协同无碰撞工作。核心是结合图神经网络与强化学习，解决多机器人协作复杂问题，实验表现出色。
逆强化学习全新视角的大模型对齐技术
文章从逆强化学习（IRL）视角回顾LLM对齐进展。先介绍强化学习基础及挑战，将LLM生成过程化为MDP，探讨无奖励函数的MDP，说明需神经奖励模型，还阐述通过奖励建模实现IRL及多种优化方法。
强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。