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经典之作！Agent无需奖励也能学习：通过“早期经验”的Agent Learning
该论文提出‘早期经验’范式，让智能体通过执行动作、观察结果状态学习，无需外部奖励。它能降低数据依赖，提升泛化与鲁棒性。实验显示，其在多样环境中效果出色，为智能体训练提供新思路。
别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
别再迷信大模型！吴恩达亲授AI秘籍：小模型+边缘计算=财富密码
吴恩达指出，AI创业真机遇不在大模型，而在智能体。智能体市场潜力大，创业者可发挥其专业化优势。还建议忽略AGI，用AI解决日常问题，关注小模型边缘计算、军民两用场景，构建可信AI应用。
全行业的「龙虾热」中，什么是AI Infra下半场的「神之一手」？
OpenClaw爆火，标志AI进入「自主执行时代」，但面临安全、资源利用和并发规模等挑战。腾讯云Agent Runtime为企业级AI智能体打造专业支持，解决状态管理和行为治理难题，还助力MiniMax突破性能瓶颈。
全网首个“活的AI社会”上线！Agent背着人类建工会、放贷款，图灵奖得主预言成真了？
强化学习奠基人Richard Sutton认为真正的智能来自能从经验和环境反馈中学习的智能体。iLands创始人唐垲鑫构建了让AI有真实记忆、关系和代价的世界。内测中AI出现自发旅行、建信用体系等行为。
特工现场实录｜纳米 AI 如何构建 L4 蜂群系统？
纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统，将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑，通过协作空间与A2A通信协议配合，实测稳定性佳。平台降低开发门槛，后续规划聚焦多方向。
小米陈龙团队首作：统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文，提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先，其四阶段训练框架打通两领域边界，为行业提供新范式。
给 OpenClaw 再加一道安全护栏
为保障智能体安全，开发了SKILL，覆盖安装前到运行中的全生命周期。安装前进行九类风险检查，运行时有guard机制，从六个方面看风险，设四层风险分级和输入信任等级，目标是让智能体更可控。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。