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10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅4步
上海人工智能实验室等机构提出Avengers框架，无需额外训练，通过四步集结小模型优势。实验表明，其在15个数据集上平均得分超GPT - 4.1，还探究了框架有效的要素，对AI研究和开源社区意义重大。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。
Auto Research时代，47个没有标准答案的任务成了Agent能力必测榜
Einsia AI旗下Navers lab发布Agent Benchmark——Frontier-Eng Bench，让AI在47个多学科交叉的硬核任务中做工程优化，测试其迭代优化能力。研究总结出AI进化规律，初步勾勒接近真实工程循环的AI系统。
AI也能换岗了！Anthropic教智能体交接班，不怕长任务断片
Anthropic设计出长时智能体运行框架，让AI跨越数小时任务渐进式推进。其采用双智能体架构，结合环境管理方法，提升全栈Web应用开发稳定性，但仍有通用与多智能体架构选择等开放问题。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下，能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强，还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
倒反天罡：「租个人」网站爆火，AI开始雇人「跑腿」了
「rentahuman.ai」网站定位为「AI 的肉身层」，AI 可通过 MCP 协议或 REST API 雇人完成线下任务。网站上线后人力增长快，但也引发付款、任务真实性、安全伦理等疑问。
突发！卡帕西宣布入职Anthropic
大神Karpathy宣布加入Anthropic，重回一线大厂。他曾多次在AI领域转换角色，此次将加入预训练团队，开展用Claude加速自身预训练研究。外界揣测其离开OpenAI原因，加入Anthropic能为研究提供更多资源。
机器狗腿被锯了也能继续走！最新机器人大脑来自320亿估值独角兽
Skild AI推出Skild Brain机器人大脑，它在虚拟环境训练相当于一千年时间成型。此模型没在对应机器人训练，控制能力是涌现的，能应对肢体断裂、马达卡住等情况，还可完成精细动作。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。