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8块钱跑通一次强化学习全流程，潞晨云重塑微调赛道：1名算法工程师=1支Infra团队
大模型下半场，后训练特别是强化学习成核心战场。潞晨云微调SDK上线，它是国内首个全面开放、且兼容Tinker范式的Serverless微调平台，为强化学习提供低成本解法，在易用性和成本上有优势。
AI驱动的实时全球情报情报系统，绝大多信息免费！覆盖全球实时情报的多个维度！
实时全球情报仪表盘是AI驱动的态势感知界面，集成新闻聚合、地缘政治监测与基础设施追踪。数据源多为免费公开API，低延迟更新。有多种功能，技术栈丰富，聚合多领域65+外部数据源。
这个开源工具让AI理解你正在操作的任何界面，俩学生辍学开发的产品，功能超多。
Everywhere是两个学生辍学开发的开源交互式AI助手，能感知屏幕内容，在任意界面使用。它功能多、细节优，支持多场景，集成多种AI模型，使用简单，还提供个性化体验。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
强化学习之父Richard Sutton最新演讲揭示OaK架构：通向超级智能的八步愿景
强化学习之父Richard Sutton在演讲中介绍OaK架构，认为它是通向超级智能的路径。他回顾对简单通用AI智能体架构的追求，强调从经验学习、拟合世界的重要性，还指出实现该架构需八个步骤，虽只是愿景但提供了发展路线图。
给你一群顶尖AI，如何组队才能发挥最大战力？UIUC用一个新的多智能体协作基准寻找答案
现有的评测基准无法衡量多智能体系统内部的协作效率、沟通质量和竞争策略。为此，伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者推出 MultiAgentBench，能全面评估 LLM 多智能体系统协作与竞争能力。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
GPT-5编程专用版发布！独立连续编程7小时，简单任务提速10倍，VS Code就能用
OpenAI推出GPT-5-Codex特化版模型，支持独立连续编程7小时，有IDE插件版。新模型有“真·动态思考”能力，简单任务提速10倍，复杂任务推理更久。还重构了Codex产品体系，升级IDE扩展等。
Efficiency Law, 物理精确世界模型，及世界模型引擎驱动的具身智能学习新范式
2025年秋具身智能赛道火热，特斯拉、英伟达动作不断，数据问题成落地症结。跨维智能贾奎、港中大（深圳）刘桂良探讨突破具身智能学习枷锁的方法，提出Efficiency Law和GS - World世界模型引擎及新学习范式。
2025世界人工智能大会特别推荐！10国20多位艺术家邀你开启与AI的深度对话
2025世界人工智能大会特别推荐的‘提视造境：国际人工智能艺术文献展’，由上海民生现代美术馆主办，汇集10国20多位艺术家31件/组作品。分五大板块，探讨AI艺术多议题，是人机共演的艺术实验。