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伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。
万字总结：如何练就适配人形机器人的可靠「灵巧手」？｜GAIR Live
在具身智能崛起时，灵巧手成人工智能落地核心突破口。2025年5月25日相关线上沙龙中，嘉宾围绕灵巧手软硬件、数据与模型、落地应用等交流，探讨数据难题、开源价值、落地挑战及中美差距等。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
Reasoning模型在RL下的探索欲望急速下降问题：探索熵机制
论文研究发现大模型经强化学习训练解题时，会出现模型探索欲望急速下降的熵崩溃现象，如训练初期策略熵断崖式下跌。对此进行规律分析、追根溯源，提出破解方法，研究对AI训练范式变革有重要意义。
软体机器人控制难题获解，比传统方法节能75倍，还能闭眼干活
美国两校研究人员结合生物学与人工智能工程学，用‘神经储备池’技术控制生物混合软手臂，实现稳定追踪、自我感知和低能耗运行，还在多方面展现优势，目前研究处于仿真阶段。
没等VC下场，机器人厂商先投了一家具身数据基础设施公司
2026年以来具身智能热度高，智域基石切入数据基础设施赛道完成融资。其核心管理团队背景多元，设计了五段式数据处理管线，更看重To B场景，目标是成平台型基础设施。
Meta正炼化老板：24小时不间断工作，扎克伯格真成机器人了
《金融时报》爆料，扎克伯格正将自己炼成“代理CEO”扎克bot，由其影像和语音数据训练，本人也参与其中。超级智能实验室攻克相关技术难题，Meta还开发“CEO Agent”，但项目上线或面临问题。
想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型，从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型，在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型，解决通用大模型在物理世界的局限，在多项任务表现出色。
具身智能「全明星日」来袭！智源组局30+行业掌门人，激辩机器人终极命题
2025年是具身智能「爆发之年」。智源具身2025 OpenDay上，30多位行业大佬激辩，议题包括具身架构、数据获取、硬件瓶颈、应用落地等，智源还开源多项成果助力行业发展。