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强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
跟这个音乐Agent聊会儿，分分钟生成抖音神曲 | 对话音乐创作Agent产品Tunee
量子位智库对话国内首个音乐创作Agent产品Tunee负责人贾朔，探讨了产品适配用户群体、核心交互形式、解决需求模糊性等问题，还提及产品价值、迭代方向及推出智能硬件的原因。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。
顶会直聘！大厂ICCV现场玩出新模式，还是鹅会玩
今年ICCV 2025，大厂招聘玩出新花样，腾讯采用“顶会直聘”模式。其展台全场规模第二大，当家AI业务全员出动。多位大佬现场与学生交流，打破信息壁垒，不放过一个人才。
比Transformer更强的架构来了？浙大新作Translution，一统卷积和自注意力
随着大模型发展遇瓶颈，浙大等校学者提出神经网络基础操作Translution，实现自注意力与卷积的融合统一，构建更普适神经计算机制。它性能超Self - attention，为新一代神经网络发展开辟新方向。
RL 将如何提高具身大模型 VLA 泛化性？清华大学团队NeurIPS 2025文章分析 RL 与 SFT 泛化性差异
清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章，揭示强化学习（RL）提升具身大模型VLA泛化能力的优势，对比其与SFT差异，还提出评测基准和训练方法，为VLA训练提供新方向。
突发！Meta刚从OpenAI挖走了清华校友宋飏
刚刚，OpenAI前高层研究员宋飏加盟Meta Superintelligence Labs任研究负责人，向赵晟佳汇报。此次人事流动或透露出Meta在AI竞赛中释放的三重信号，如MSL人才拼图更完整等。
AI 时代，我们是否应该重温极限编程？
AI让代码编写门槛降低、速度提升，但交付结果仍不尽如人意。极限编程（XP）引入约束，强调适度放慢，提高走在正确方向的概率，能防止代码混乱，在AI时代有重要意义。
首个故事可视化综合评估框架来了！80个故事单元53种类别，20种技术方案全面对比
随着AIGC技术进步，故事可视化引发关注。阶跃星辰携手上科大、西湖大学提出ViStoryBench可视化评估框架，通过构建多元化数据集、建立多维度评估指标，对超20种技术方案评测，为行业发展提供评估工具。