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RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5

近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。

RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。

在播客《20VC》中，谷歌 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯与主持人探讨 AI 未来。他认为 AGI 五年内大概率实现，规模和速度超工业革命；算力是瓶颈，软件记忆系统等突破也重要；还谈及开源、监管、能源等问题。

西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。

本文原创分享GPT-6 Astra的Token节省与实战使用技巧，通过实测对比不同模型搭配的配额消耗效果，给出排雷指南，还介绍了一款开源工具可将普通ChatGPT网页版爆改成全功能Codex，干货充足实用性强。

2025年中美AI发展路径分化，中国企业探索本土商业化道路。科大讯飞董事长刘庆峰提出自主可控、软硬一体、行业纵深、个性化四个关键词。其用华为昇腾芯片训练出可商用大模型，在多领域展现优势，还发布新功能和产品，为AI商业化提供“中国答案”。

在新智元十年峰会上，NVIDIA副总裁赖俊杰揭示公司下一个十年战略核心——物理AI，它是继生成式AI和智能体AI后的下一波浪潮。物理AI与现实物理世界交互，但面临诸多挑战，英伟达为此开源Cosmos世界基础模型。

UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX，全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼，在多任务中超越传统方法，有类人记忆系统等特点，还上线Mac端应用，开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。

Coze Studio是低代码、可视化的AI Agent开发平台，有Apache‑2.0开源许可，降低使用门槛。它能解决非专业开发者、企业等构建智能对话助手的痛点，核心功能亮点多，应用场景广，在国产AI Agent开发生态潜力大。

本文整理了德克萨斯大学奥斯汀分校AI博士生曹晋的公开发帖，围绕大模型冲击下AI学术界灌水严重、研究范式过时的观点展开，探讨AI研究者与博士生的未来出路，引发业内广泛讨论。