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Meta提出数据筛选的理论：何时“少即是多”成立？
Meta针对机器学习领域‘少即是多’悖论提出理论框架，用高维统计等方法推导测试误差缩放定律，揭示数据筛选‘相变’条件，为实践提供指导，还重新定义‘数据效率’意义。
刚刚，OpenAI发布自主编码代理Codex，程序员的工作将被彻底颠覆？
OpenAI发布自主编码代理Codex，它能独立完成编程任务。与其他工具不同，它是面向任务的，允许并行工作。虽经强化学习微调，代码有“品味”，但有局限，如后续请求处理不佳，未完全集成工程环境。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
Meta提出StepWiser，让模型学会“反思”自己的推理过程
Meta提出StepWiser解决大语言模型推理逻辑正确性问题。它训练生成式评判模型，通过强化学习在线训练，能解释推理步骤好坏。实验显示其远超传统方法，为构建可靠AI系统提供新思路。
春晚武BOT论文来了！王兴兴署名，同步开源其架构
宇树发布武BOT技术论文，王兴兴署名，同步开源OmniXtreme架构。该架构通过双阶段框架，打破学习和物理可执行性瓶颈，在高保真度与可扩展性间权衡，经测试在真实硬件上表现出色。
图谱检索全面 or 效率？蚂蚁&浙大Deep GraphRAG：全都要
传统 RAG 遇复杂 Query 易失效，GraphRAG 带来新三难。蚂蚁与浙大提出 Deep GraphRAG，有层次化检索、Beam - Search 重排、DW - GRPO 强化学习三板斧，实验显示其性能优、延迟低。
8.5K星 Agent 记忆准确率 94.6%，RAG那套被打穿了
AI Agent常没记忆，每次对话像白纸。Hindsight（vectorize-io/hindsight）有8500+ star，是仿生记忆系统，分三层记忆，检索系统TEMPR四路并发，在测试中成绩优异，且上手简单，能让Agent从经验学习。
刚刚，DeepSeek论文登上Nature，更多细节披露！
9月17日，梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面，它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注，靠强化学习激发推理能力，学会‘自我反思’，在多任务上优于传统模型。
Agent学会自己「长」Skill了！从失败里长出经验，比人类写的更好用｜ICML 2026
ICML 2026接收论文提出EvolveR，让Agent从自身成败轨迹自动蒸馏“经验”，经闭环生命周期形成“认知Skill”，维护经验库，用强化学习让其学会“使用经验”，在多跳问答表现优。
让VLM学会「心中有世界」：VAGEN用多轮RL把视觉智能变成「世界模型」推理机器
当前VLM智能体面对复杂视觉任务表现不佳，美国西北大学等机构联合研究成果VAGEN，提出创新强化学习框架，奖励正确思考过程，让VLM在行动前构建内部世界模型，效果超多款闭源大模型。