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让大模型学会「自己教自己」！京东&中科院信工所连发三篇论文定义Self-Taught RLVR

京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究，连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏，NPO引入有效学习信号，CoPD整合多专家能力，各有创新与良好效果。

多数企业推进AI时，虽采纳率高但效果不佳，投入大回报低。问题核心不在AI，而在企业自身组织学习和集成准备度。能从AI获益的是原本就运营良好的公司，当下应审视自身是否适合用AI。

阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。

量子位等联合发起沙龙，近200位具身从业者探讨具身智能从实验室走进物理世界的问题。乐聚工程师指出具身数据瓶颈，蚂蚁灵波郑可成介绍模型，上海交大李永露分享评测基准，圆桌对话探讨数据挑战与破局路径。

Anthropic推出Claude Managed Agents，一套为云端大规模构建和部署智能体设计的API套件，已在Claude Platform上线公测。它全托管基础设施，专为Claude模型优化，多家企业已在生产环境使用，还同步发布工程博客解释架构设计思路。

本文介绍腾讯推出的全场景职场AI智能体桌面工作台WorkBuddy。它内置多领域垂类专家，能接管自媒体内容创作流水线，还接入微信ClawBot插件方便操作。部署和技能配置门槛低，内置主流模型，还有免费Credits福利。

时隔九天，虾父Peter带来龙虾全新版本2026.3.22-beta.1，堪称有史以来最大更新。更新亮点包括插件升级、模型更新、交互优化、安全强化等，也修复了多个关键安全漏洞，但部分用户更新后遇到微信、WhatsApp使用问题。

作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。

Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队自主编写超十万行代码的C语言编译器，能运行《毁灭战士》、编译Linux内核。团队用拉夫循环等机制让Claude自主开发，虽有局限但全自动软件开发时代已提前降临。

马斯克时隔近三年再次开源X推荐算法，该算法基于Grok，采用端到端学习预测用户兴趣。不过有争议认为这或是因现实压力。专家称其ROI低，其他平台不一定跟进，且此次开源对学术研究价值不大。