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无需人类插手！AI战队自主进化，人类玩家瑟瑟发抖
论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工，实验显示能自我进化的AI完爆静态AI，不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。
Veo 3逼真脱口秀爆火全网，网友：彻底超越恐怖谷！Sora已被完爆
Veo 3生成的脱口秀视频全网爆火，人物、场景真实，声音和嘴型能对上，已超越恐怖谷。它或让人类进入‘模糊时代’，还会颠覆游戏、电影、广告等行业，未来AI生成内容或远超非AI内容。
咖啡机变聪明后，我连咖啡都喝不上了
一位科技记者用升级到Alexa Plus的博世咖啡机煮咖啡遭拒，社区也有诸多类似吐槽。生成式AI助手虽能力提升，但因LLM随机性，在控制场景易翻车，新旧技术切换引发混乱，边界待明确。
达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
押注Agent，林俊旸带着新公司杀回来了
前阿里Qwen负责人林俊旸创办Pragmatik Labs/语用科技，研究跨数字与物理世界的下一代agent。红杉中国、高榕创投领投，腾讯等跟投。其目标是用agent实现终极生产力，有独特技术底色与愿景。
博士80小时熬夜改代码，Codex 2小时交卷！科研奇点来了
近日，Agentic AI工程师Dan McAteer实验发现，OpenAI Codex的Goal Mode完成机械可解释性研究任务，效率比博士高40倍。Codex /goal模式能自主循环，契合科研流程。此外，递归自我改进证据涌现，AGI或早已实现。
对话寻影：大家都在解决怎么拍得更好，我们想干掉「拍」这件事
这是对睿魔智能（OBSBOT 寻影）创始人刘博的采访。2016 年浙大四人团队创业，让摄像机自动拍摄。公司连续五年 50%以上增长，全球高端 Webcam 市占率第一。刘博分享发展历程、产品逻辑、市场策略等。