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近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
全球TOP 13战队翻车实录！机器人极限求生，比科幻片还残酷
第五届ATEC科技精英赛线下赛，13支精英战队机器人在真实世界极限挑战中状况百出。比赛打破舒适区，考验机器人行走、操作等能力，暴露了环境感知、智能决策、硬件算力等技术瓶颈。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
MIDAS：快手可灵发布实时交互式数字人生成框架
近年来交互式数字人视频生成受关注，但实时处理多模态输入有挑战。快手可灵团队提出MIDAS框架，基于LLM驱动的自回归模型，结合轻量级扩散头，实现低延迟、交互式多模态控制，还构建大规模数据集等。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项，Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用，如ReconVLA改进VLA视觉感知，CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。
攻克大模型训推差异难题，蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日，蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0，独创棒冰算法解决训推差异难题，实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能，降低推理成本。
智谱AI发布桌面Agent，轻松训练 AI数字员工
智谱AI发布ComputerRL自主桌面智能框架，旨在让AI像人一样用电脑。它融合API与GUI，采用分布式训练，引入Entropulse解决探索衰减。在OSWorld测试中表现亮眼，虽有视觉感知等挑战，但意义重大。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。