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开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
刚刚，Dexbotic开源！VLA性能+46%，机器人叠盘子100%成功，统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略，还推出开源硬件DOS - W1，覆盖训练需求，架构有创新。
「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。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
AI教母李飞飞空间智能开源大动作：上亿节点3D高斯场景塞进手机网页
AI教母李飞飞的空间智能公司World Labs开源3D高斯泼溅网络渲染器Spark 2.0，打破硬件与平台壁垒，将亿级渲染能力带到网页和移动端，解决Web端痛点，还采用三大核心技术系统及更多黑科技。
演讲 | 强化学习之父 Sutton 隔空回应 Hinton：目前的 AI “理解不足，调参有余”
强化学习之父 Rich Sutton 在 UCLA 演讲《AI 的未来》，指出当下 AI“理解不足，调参有余”，是“脆弱的心智”。他定义智能，倡导建立统一心智科学，认为应从“人类数据时代”进入“经验时代”，还谈及 AI 政治与哲学。
智能流体力学专题研讨会特邀报告4｜卢臻：基于 Koopman 方法的非线性动力学端到端量子模拟
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能、机器学习与流体力学交叉领域研究进展。本次分享《基于Koopman方法的非线性动力学端到端量子模拟》报告，团队来自多机构。
里程碑！Artificial Analysis：Mac能跑的两款开源模型正式追上GPT-5
据Artificial Analysis报告，32B以下开源模型比肩GPT - 5。Qwen3.5 27B、Gemma 4 31B分别与GPT - 5中杯、小杯智能水平相当，虽知识全面性落后，但智能体表现和批判性推理进步大，硬件门槛低。
具身智能迎来“安卓时刻”，一位清华博士决定给机器人换脑｜甲子光年
千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统，可脱离特定硬件载体，安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚，选分区预测式世界模型，目标是打造“机器人领域的安卓系统”，还认为家庭场景比工业场景易落地。
“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1：借鉴人类运动学习机制｜中国科学院磐石研发团队
中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。