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汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力

在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。

全球开发者先锋大会（GDPS 2025）是具身智能赛事检验场，它将赛场设在真实应用环境，以应用需求为导向推动技术落地。上海以应用和生态赋能推动具身智能产业化，构建产业闭环。

本文展示借助 RDS Supabase 搭建 AI 应用的全流程，对比传统开发，其在效率、成本、扩展性上优势显著。介绍 Supabase 特性、适用场景、核心能力，还给出基于它开发简易 Agentic RAG 应用的步骤。

作者记录在SGLang开源一年学到的开发和Profile技巧。包括解决perfetto可视化PyTorch Profiler结果时kernel丢失问题、PR切换分支方法，还介绍让SGLang无视版本运行以定位bug的方法。

本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱，解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架；模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调；推理优化含关键技术与主流框架；AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。

文章评估了 Kotlin Multiplatform（KMP）在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码，编译成原生代码获出色性能，保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题，但 Netflix 等大公司已用，未来潜力大。

Qwen团队与复旦等联合发表论文《The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards》，指出编码智能体奖励设计存在结构性困境，任何奖励信号只是人类意图的‘替身’，验证需成系统与智能体协同演化，并研究多种验证者。

今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu，3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini，体量小10倍，离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体，架构有多项创新，经训练优化后智能体表现出色。

雷峰网第八届GAIR大会邀请微分智飞高飞，探讨具身智能在飞行机器人领域应用。高飞指出其与传统无人机本质区别，介绍应用场景、分布式集群技术，还谈世界模型价值、挑战及创业契机，认为具身智能是历史拐点。

OpenClaw等智能体能力强大但有安全黑洞，南方科技大学和香港科技大学团队推出ClawLess框架，从底层系统调用源头扼杀智能体出格行为，通过形式化验证、物理隔离、动态验证等手段保障安全。