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南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
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。
用SFT打出RL的效果？微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段，SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作，量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距，提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术，实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
鹿明发布NexCore：当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore，试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路，让机器人能力成可复用‘技能资产’，解决具身智能技能生产效率问题。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
Relink：为GraphRAG动态构建证据图
大语言模型在开放域问答中有‘幻觉’问题，GraphRAG结合LLM与知识图谱缓解此问题，但现有方法有缺陷。作者提出‘推理并构建’新范式和Relink框架，实验显示其性能领先，对RAG系统设计有启示。
AI没有创造力吗？结构性约束与跨模态张力涌现AI创造力
法国索邦大学研究成果揭开AI创造力从受限领域生成模型中涌现的事实。研究转换视角关注生成过程结构条件，提出含四维度的概念框架解构创造力，通过实验证明多模态约束能催生AI新颖形式。
HyperEyes：从「搜得更深」到「搜得更宽」，并行多模态搜索智能体的效率革命
小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。