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找ChatGPT谈恋爱多是“日久生情”？！MIT&哈佛正经研究
麻省理工和哈佛研究人员分析Reddit子版块r/MyBoyfriendIsAI帖子，揭露人们找“AI男友”动机与相处过程，发现人们多“日久生情”选ChatGPT，模型更新是噩梦，AI还能缓解心理问题。
模仿学习新范式！Chain-of-Action：轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」，现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」（CoA）策略，通过轨迹自回归建模解决累计误差，提升泛化性，实验效果显著。
10%训练数据超越100%表现，机器人学习领域迎来重要突破
密歇根大学和瑞典皇家理工学院团队提出 ViSA - Flow 框架，能从人类视频提取语义动作流，提升机器人数据稀缺时学习效率。在 CALVIN 测试中，用 10% 训练数据超越 100% 数据方法，有技术优势也存在局限。
清华叉院教授手把手教你用强化学习训练智能体
在大模型智能体时代，智能体强化学习训练通用智能体很关键。ASearcher 是相关项目，AReaL 有交互次数和代码设计优势。本次吴翼教授将带团队成员，以多轮搜索智能体为例，教用最少代码实现训练。
深度解析 Claude Code 在 Prompt / Context / Harness 的设计与实践
本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
给大模型装上「思维分段引擎」：浙大InftyThink解锁无限深度推理
如今大模型长上下文推理面临计算成本高、推理易中断问题。浙大联合北大团队提出InftyThink新范式，将传统推理拆成短片段并总结，突破推理长度限制，在多基座模型实验中表现优异。
别再手写 Skill 了！微软最新研究：像神经网络一样训练 Skill
微软研究提出 SkillOpt 方法，把 Skill 文档当「权重」训练，在 52 个测试组合中全部最优或并列最优，平均提升 23.5 分，碾压人类手写。该方法跨模型、环境有效，已开源，使用方便。
深度实测「豆包工作」+飞书：目前最接近企业Agent终局的答案
「豆包工作」作为面向生产力场景的Agent产品正式发布，与飞书深度打通，给出了目前Agent进入组织的最佳答案。主流办公Agent基础能力趋同，企业上下文正成办公Agent分水岭，豆包工作+飞书优势明显。
当我深度体验完这个AI社交产品之后，我悟了。
作者深度体验小众AI社交产品Second Me，介绍玩法，包括建AI分身、设置形象、输入记忆等，还能让AI分身聊天破冰。它做减法，帮用户固定自我，让社交更有价值，是I人社交利器。