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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。

阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。

深度生成模型内部运作如「黑箱」，潜变量意义难捉摸。埃默里大学团队提出LatentExplainer框架，经数据扰动、智能提示、不确定性评估三步，为潜变量生成易懂解释，提升模型解释质量与可靠性。

中科院软件所开源第二代PPTAgent -- DeepPresenter，将幻灯片智能体模型与智能体沙箱环境一同开源。它解决了AI制作PPT的痛点，以9B参数打平GPT - 5，在消费级显卡上有出色表现。

南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。

文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时，发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术，将整体推理速度提升60%，还突破显存墙，且该优化可扩展到其他模型。

普林斯顿大学研究团队发布强化学习框架OpenClaw - RL，能捕捉用户反馈与环境结果信号，有独立解耦异步机制，融合打分与文本指导，经真实场景验证效果良好，蹚出自我进化新路径。

AI Agent 定义下一轮科技创新浪潮，众多公司积极布局。CBINSIGHTS《AI Agent Bible》报告梳理其前景趋势，含六大预测与生态版图，解析市场格局等，还展示智能体重塑企业运营方式。

来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。

2025年7月，智元机器人21亿现金收购上纬新材，成A股首个“具身智能概念”上市公司，引发行业震动。具身智能技术尚在演进，业内从多方向构建系统，主流路径有端到端大模型体系和双系统架构。