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10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
吴恩达来信：削减科研经费，削弱国家实力
吴恩达对美国拟削减基础研究经费表示震惊，认为会影响其竞争力。他以自身经历说明资助重要性，指出资助本国研究利好最大，还提及中国科技生态开放实现快速发展，呼吁美国坚守资助科研的模式。
阿里QwenLong-32B：1W+超长Token推理，知识密集型复杂文档高效推理
文章介绍阿里QwenLong - 32B在长文本推理的能力。长文本推理有训练效率低和优化不稳定问题，QWENLONG - L1通过强化学习等解决，还阐述其组件、训练步骤，并给出实战代码及相关链接。
成熟工程师1天完成调试，AI工程实践被MCP彻底颠覆？
去年11月Anthropic发布模型上下文协议（MCP），开发者社区迅速采用，AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成，简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东，解析其架构、应用及商业价值。
4000 万美金新一轮融资，ACE 成为 AI 音乐赛道融资额最高的华人团队
近日，AI音乐公司ACE完成近4000万美元新一轮融资，成AI音乐赛道融资额最高的华人团队。它自己训练音乐基础模型与做应用，构建数据飞轮，还推出新消费级产品Miya，欲打造AI时代的Spotify。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
人形之外，擎羽把“身体”变成具身智能的新变量
机器人身体正成为具身智能里被低估的变量。擎羽科技不走人形路线，带来三款仿生柔性机器人及跨本体基础模型Fi0，提出柔性具身智能概念，让智能摆脱对单一身体的依赖。
Codex 跟练全攻略
本文聚焦 Codex 学习，指出知名 AI 视频博主更新慢，而 B 站有全面的「Codex 跟练」专题，含快速安装、基础入门、进阶技巧、场景应用四个专区，不同阶段用户都能找到合适内容，视频跟练更高效。
对话罗剑岚：机器人必须在真实世界中持续变强
DeepTech对话智元机器人首席科学家罗剑岚，围绕其团队发布的机器人世界模型τ0 - WM展开。罗剑岚认为机器人不能只在静态数据集上模仿，要能预测动作后果，还探讨了数据作用、工作关系及开源意义等。