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Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题：探索熵机制

论文研究发现大模型经强化学习训练解题时，会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象，如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源，提出破解方法，研究对AI训练范式变革有重要意义。

本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构，解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等，还提及 Agent Studio、执行引擎等，阐述运行部署、协作、治理，提供通用可落地范式。

文章结合多份报告和访谈，分析国外大厂对IDC的态度。微软投资放缓，因资源消化、建设复杂等；OpenAI加速基础设施投入；其他巨头虽强调财务纪律，但核心AI投入未放缓，行业仍处增长早期。

美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech，这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题，团队经多步骤研发，其性能评估表现佳，还给出招聘信息。

上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。

SpaceX与英伟达合作设计Starmind AI1卫星计算载荷，每颗卫星搭载NVIDIA GPU和CPU，将数据中心算力部署太空，该设计也用于地面数据中心。但项目投入大，还面临管理集群等难题。

英伟达科学家 Jim Fan 发布《第二代预训练范式》，指出当前以 LLM 为代表的第一代范式应用于物理世界时「水土不服」，认为第二代范式是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。

机器人走出实验室后，训练数据需覆盖真实世界情况。OVOW由多团队完成，被ECCV 2026接收。它从单目视频出发，输出可编辑、可碰撞的实例级Mesh，串联视觉基础模型完成流水线工作，能用于物理仿真。

NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。

当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR，它无需额外训练，仅在推理阶段生效，通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息，实现高效稳定的多模态推理。