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以星为舵：LLM的Post-Train与Rest-Time奖励学习综述
这篇论文提出奖励信号像AI的“导航星”，引导模型优化行为。介绍奖励学习概念、来源、形式和策略，阐述其贯穿LLM生命周期的三个阶段，探讨奖励模型设计选择，还提及实际应用、挑战与未来方向。
具身智能开始进入「下半场」：从会干活到干完活
具身智能正处热门，国内今年上半年赛道融资额高涨。但钱与落地有落差，拉格朗日具身技术自研 Agentic OS，采用分层智能架构处理工程问题。还推动工序重构，制定技能矩阵和排期计划，其团队背景多元，赌让机器人干完活路径。
从扫街榜到Robotaxi，空间智能彻底打开了高德的想象空间
这周一，一张神秘海报引发对高德的猜测。11月5日，高德宣布与小鹏合作提供Robotaxi服务。其空间智能形成闭环，比语言模型更接近AGI，还能为Robotaxi提供安全保证，且在多领域有落地应用。
强化学习的两个「大坑」，终于被两篇ICLR论文给解决了
现有强化学习算法基于理想化交互模式，难应对真实环境。Mila 实验室两篇 ICLR 2025 论文提出实时强化学习框架，分别解决推理延迟和动作缺失问题，还可结合使用，对关键领域意义重大。
刚刚，腾讯姚顺雨署名首篇论文发布，「下半场」先搞上下文学习
腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板，还构建了CL - bench评测基准，评估发现前沿模型在上下文学习上表现差，未来要让上下文学习走向现实。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年成AI智能体元年，市场规模爆发式增长，但企业部署面临‘效能黑箱’。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，现公开征集起草单位和个人。
给机器人一个会预测未来的Critic，VLA强化学习直接起飞
OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。
CSDI峰会开启：Agentic AI 落地应用的黄金期，智能系统重塑生产力
2026年AI从大模型迈向智能体，技术底座爬坡，应用层将爆发。Agentic AI降低构建门槛，行业渗透惊人，未来智能体将重塑生产力，竞争焦点转向生态协同。2026 CSDI峰会10月16 - 18日在深圳召开，共探其应用。
用动作分块突破RL极限，伯克利引入模仿学习，超越离线/在线SOTA
如今强化学习在多领域成果显著，但在长跨度、稀疏奖励任务中表现欠佳。加州大学伯克利分校研究者提出Q - chunking方法，将动作分块引入基于时序差分的强化学习，解决探索效率和值传播问题，实验表现优异。
开源“裸考”真实世界，国产具身智能基座模型拿下全球第二！
国产具身智能基座模型WALL - OSS在RoboChallenge真机评测榜单获全球第二，多个单任务排第一。它是开源模型，开源程度彻底。还介绍其技术突破及团队情况，强调开源对具身智能发展意义重大。