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Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具，基本是行不通的！
目前评估体系多为结果导向，在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench，指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通，还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
AI仅凭“自信”学会推理，浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现，强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor，大模型无需接触真实答案，仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据，用模型自身置信程度作内在奖励信号，在多任务表现良好。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
万字对谈 Physical Intelligence（π）：具身智能的卡点和下一步突破，到底在哪？
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状，指出当前瓶颈是智能软件，还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题，认为通用机器人基础模型被低估。
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
通用LLM压缩算法，居然藏视频编码里！2.5bit实现4bit性能，硬件无缝支持
LLM.265研究发现，视频编码器是高效的大模型张量编码器，现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量，还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
图灵奖得主杨立昆现场追问：AI 还没越过这 3 道认知墙，谈什么通用智能？
图灵奖得主杨立昆指出AI未越过三道认知墙，即看不懂物理世界、无长时记忆、无推理结构，提出JEPA架构及AMI概念，还建议别卷模型，应卷架构，如探索具身智能等领域。