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EvoSkills：自进化的skill，是好skill
文章分享两项Agent Skill最新研究论文，指出智能体技能从手工制作向自动进化转变。介绍EvoSkills和EvoSkill两种自动化Skill进化方案，对比其机制、验证方式等，还提及未来研究方向。
对「学习」的一切认知都错了
曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等，改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功：大网络有中奖子网，能提供更多找简单解的机会，调和了经验与经典理论。
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
新加坡国立大学邵林团队提出 Manual2Skill 框架，利用 VLMs 将说明书视觉指令转化为机器人装配技能，含层级化装配图生成、分步骤位姿估计、动作生成与执行三阶段，实验验证其在多场景的有效性。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
一篇Loop+Harness的自进化Agent最新综述
本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
世界经济论坛：AI、机器学习专家，成增长最快职业
世界经济论坛《2025年全球未来就业报告》分析未来五年劳动力市场转型。AI成重塑核心，技术岗位增长，传统岗位衰退。各地区情况有别，报告给出政策与企业应对建议。
DeepSeekHarness被骂自嗨，还是Agent界Android？
DeepSeek Harness 评论两极分化，有人赞其为‘Agent 界的 Android’，也有人批其‘自嗨’。若将其视为 Agent Runtime 架构实验，它值得拆解。它以‘一切皆插件’理念设计，有诸多独特架构特点。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。