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AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。
媲美DeepSeek！腾讯开源新版混元模型：AI Agent强化，超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B，为专家混合模型，有800亿参数，130亿激活。支持快慢思考模式，针对AI Agent强化，设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等，架构和训练有优化。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
Meta宣布AI研究架构调整，成立TBD Lab，取消AGI Foundations团队，强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组，将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向，如构建‘omni’模型；FAIR成创新引擎；解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
清华团队：1.5B 模型新基线！用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明，用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力，训练曲线还很平滑。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
模型越强，人的判断力越值钱：微软CEO破解“AI替代”焦虑
微软CEO纳德拉长文探讨‘AI驱动的经济中企业的未来’，指出企业要构建AI学习闭环，让人力资本和AI能力叠加增长。还提出认知闭环概念，强调人的判断力在AI时代更有价值，给出构建学习系统的具体方法。
国庆这8天，我发现和AI辩论才是最高效的学习方式。
作者国庆假期与AI辩论，以自身关于AI时代信息筛选的观点为例，阐述和AI辩论是高效学习方式。先提出观点，后与AI多轮交锋，过程虽痛苦但能促使人思考、完善观点，还给出与AI辩论三步法。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。