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ICML 2026 | Agentic强化学习训练的信息自锁问题
随着大语言模型走向真实交互，强化学习训练LLM agents时出现信息自锁问题。香港中文大学等研究者分析其原因并提出AREW方法，在多场景实验中表现稳定且具鲁棒性。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场，Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化，MIT等顶尖机构发布三项成果，用不同方法实现自蒸馏，推动模型持续学习。
刚刚，中国AI交卷！40年难题56分钟破局，AI不再「学习」
文章介绍AI科研应用新趋势，从学习已知知识转向搜索未知解。以百度‘伐谋’为例，它助力南京林业大学检测松材线虫病，还在多学科和产业场景中展现价值，百度还启动科学家计划推动其发展。
OpenAI 正式发布企业级 AI 落地实践报告：7大经验教训
OpenAI发布《AI in the Enterprise》报告，分享与7家“前沿公司”合作将AI引入企业的经验教训，涉及提升员工效能等方面，并阐述7条关键经验及案例，还提及企业集成AI工作流等新趋势。
智源开源EditScore：为图像编辑解锁在线强化学习的无限可能
北京智源研究院团队发布 EditScore 高保真奖励模型系列，为图像编辑强化学习提供精确奖励信号。团队提出两步解决方案，开发出 EditScore 系列模型，其在多方面表现优异，还验证了两大应用场景，有深刻研究洞见。
阿里云客服Agent业务提效实践：灵活可控的落地方法论
阿里云算法专家姜剑介绍了“阿里云服务领域 Agent 平台”及业务提效方法论。阐述 Agent 技术本质、模式，分析其给客服领域带来的价值，指出阿里云客服痛点，提出解决设计问题的方法，展示平台设计与落地成果。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题，介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点，还对 Agent 发展给出思考与展望。
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
新鲜出炉！Claude Code之父亲授 Opus 4.7 最佳实践
Anthropic发布的Opus 4.7被定位为最强模型，Claude Code创始人Boris Cherny分享使用最佳实践，介绍4.7与4.6区别、构建交互编程会话方法、effort等级设置等内容。