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VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
TabClaw：让 AI 真正读懂你的表格数据
TabClaw 是面向表格数据的 AI 分析 Agent，能让 AI 真正读懂表格数据。它核心标签是全透明与持续进化，工作流分显式和隐式两层，目标是成为真正理解用户、能一起成长的表格分析伙伴，项目已开源。
独家丨智驾老将佟显乔再创业，聚焦机器人数据方向
AI科技评论独家获悉，前卡睿智行创始人佟显乔2025年5月创立深圳极数迭代科技有限公司，聚焦机器人数据。该公司另一股东关联港中深，这是佟显乔与港中深在该领域的深度合作。
AI书籍训练诉案，Anthropic与作者达成和解
Techcrunch消息，大模型平台Anthropic就Bartz诉Anthropic案与多名作者达成和解并提交文件。此前下级法院裁定其用书籍训练模型属合理使用，但涉盗版或面临高额处罚，Anthropic曾上诉，和解细节未公开。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
如何构建企业级数据智能体：Data Agent 开发实践
本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent，它从实验室走向企业生产一线，革新数据分析范式。文中剖析构建要点，对比与传统BI、高级分析差异，阐述技术内核优化及企业级能力，为开发实践提供参考。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。