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三重Reward驱动的运维智能体进化：多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下，面向技术风险领域的智能体系统（DeRisk）的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状，提出其技术演进需找三类Reward，还介绍相关概念、DeRisk架构，给出实践案例并将开源技术产品。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
开源模型竟被用于窃取下游微调数据？清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险
清华、墨尔本大学团队研究指出，基于开源模型微调专有模型存在新型隐藏安全风险，开源模型发布者可埋后门窃取下游微调数据，新风险难检测、危害大，目前攻防方法待改进。
WorkSwarm：引领办公智能体新范式，让AI从一个助手，进化为一支与你并肩作战的团队
办公智能体成热门赛道，openJiuwen推出WorkSwarm蜂群办公智能体，将多智能体协作引入个人办公场景。它有单Agent和集群两种模式，能自主组队、共享成果等，还支持多平台，openJiuwen社区也在招募开发者。
银河通用LDA定义全域数据利用范式，跨本体世界动作大模型开启具身GPT-2时刻
当下具身智能赛道两大流派各有短板，银河通用推出跨本体「隐式世界 - 动作基础模型」LDA - 1B，走自研WAM路线，成果已开源。它打破数据割裂难题，解锁具身智能「GPT - 2时刻」，在多方面展现优势。
每周产业洞察 | AI音视频赛道现“隐形冠军”小众需求催生健康商业模式,工程能力成盈利分水岭
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区，是朝阳区推动影视制作基地建设举措。由多方参与，首创郎园运营，提供六大服务平台，截至2025年8月汇聚60余家合作伙伴。首创郎园拓展服务边界，项目延伸多地。
CMAME | 香港理工大学周原野、周恺等：面向清晰几何边界工程优化的拉格朗日拓扑物理信息神经网络
近年来物理信息神经网络引入拓扑优化领域，但结果边界弥散。本文提出“拉格朗日拓扑物理信息神经网络”框架，将显式可变形基础几何体嵌入可微分物理求解器，提升了优化结果的可制造性与精度。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL，昇腾加持，开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。
任意骨骼系统的模型都能驱动？AnimaX提出基于世界模型的3D动画生成新范式
传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。
看似无害的提问，也能偷走RAG系统的记忆——IKEA：隐蔽高效的数据提取攻击新范式
研究聚焦RAG系统，提出全新黑盒攻击方法IKEA。它不依赖异常指令，通过自然查询提取私有信息。经多数据集测试，其效率和成功率高，还证实提取知识实用，揭示RAG系统潜在脆弱性。