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告别纯奖励试错！二次尝试+反思蒸馏，复杂任务提升81%
美国南加州大学和宾夕法尼亚大学团队提出新训练范式ERL，将「经验学习」引入强化学习，通过二次尝试和反思蒸馏，在复杂任务中性能显著提升，为构建长期自主智能体提供新思路。
Embedding黑箱成为历史！这个新框架让模型“先解释，再学Embedding”
来自多高校研究人员推出可解释的生成式Embedding框架GRACE，解决传统文本表征模型黑箱式表征瓶颈。它重新定义对比学习信号，含三个关键模块，训练双模式统一，实验跨任务提升且不损生成能力。
告别微调！腾讯提出Training-Free GRPO：无需更新参数，还能保证泛化性，成为传统RL的有力替代
大型语言模型在专业领域表现不佳，传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO，无需更新参数，通过上下文学习提升性能，成本低且泛化性好，是传统强化学习有力替代。
智元首发SOP系统：打破离线训练瓶颈，让具身智能在“干中学”
2025年VLA让机器人有通用性，但真实部署存问题。智元机器人具身研究中心提出SOP在线后训练系统，融合在线学习等，使机器人在真实环境持续进化，实验显示其能提升性能、效率，突破VLA瓶颈。
StereoAdapter：北大首提自监督，适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解，北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉，以自监督学习适配视觉基础模型到水下域，设计双阶段结构、自监督训练策略等，实验效果好，未来还将多方面改进。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
全网首个“活的AI社会”上线！Agent背着人类建工会、放贷款，图灵奖得主预言成真了？
强化学习奠基人Richard Sutton认为真正的智能来自能从经验和环境反馈中学习的智能体。iLands创始人唐垲鑫构建了让AI有真实记忆、关系和代价的世界。内测中AI出现自发旅行、建信用体系等行为。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。
为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2
谷歌新论文《嵌套学习：深度学习架构的幻象》引发关注，被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统，提出嵌套学习范式，构建HOPE架构，为AI设计带来新思考框架。
AI时代，为什么你又焦虑又学不进去？这个人破解了专注力的秘密
文章指出AI时代人们学不进去，原因在于信息爆炸、AI工具易致分心，本质是没学会处理学习不适。介绍了Time Boxing、“10分钟法则”等应对方法，强调专注力是新学习力，要预先规划建立学习系统。