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英伟达笑到最后！训练2000步，1.5B逆袭7B巨兽，Scaling真来了
英伟达团队提出ProRL训练法，将强化学习扩展到超2000步。用此方法训练的15亿参数模型媲美70亿参数的Deepseek - R1 - 7B，在多任务中表现出色，解决了熵崩溃和训练不稳定问题。
ART：构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定，阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生，通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境，还给出使用方法，在案例中展现强大效能与经济性。
黄仁勋人生第一推，把硅谷劈成了两半！
7月24日晚，黄仁勋在X首发帖，公布25家联署的‘开源为什么重要’公开信，引发关注。马斯克、奥特曼等表态支持，但OpenAI等闭源三巨头缺席。信中为‘蒸馏’正名，凸显‘扩散派’与‘稀缺派’矛盾，中国开源模型崭露头角。
太抓马了！马斯克OpenAI开庭，硅谷巨富互揭老底像极了村口吵架
马斯克与OpenAI的世纪庭审爆点不断。马斯克承认xAI用OpenAI模型训练Grok，且庭审中六次失态；OpenAI也有黑料，如Brockman日记暴露其私下盘算。目前风向对马斯克不利，后续还有奥特曼等证人登场。
Agent可以自己进化了？！
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师，“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间，实现“设计自由”。实战中，AI设计的Agent全领域超越人类，还具备知识迁移能力，未来或有自主进化的AI生态。
AI Agent 距离真正替人「全自动办公」，还有多远？
Meta、微软和 xAI 被曝监视员工操作来训练 AI，原因是真实办公中 AI Agent 表现不佳。SaaS - Bench 评测显示顶级大模型表现糟糕，智能体存在长周期任务脆弱、跨应用错误放大等问题，未来 SaaS 软件或需为 Agent 重新设计。
国产物理AI黑马杀出！超越GPT与斯坦福Biomni，狂揽生物制造SOTA
恩和科技发布全球首个面向生物制造的物理人工智能平台 SAION AI，打破大模型只能虚拟辅助的刻板印象。它有认知、控制与闭环执行三层架构，在多项测试中表现领先，具备多方面核心优势，推动生物制造进入智能工程时代。
李飞飞、Jim Fan和徐丹飞联合重磅论文：机器人灵巧手，可能走错了路
李飞飞等学者联合发表论文，分析当前触觉融合方案缺陷，提出 T - Rex 架构。它改变触觉输入方式，使用新编码方法和数据集，经三阶段训练，在 12 项任务评测中平均领先 30 个百分点，也指出了局限与未来方向。
自写驱动越狱！Gemini 3 Pro零败绩通关宝可梦：效率碾压前代8倍「Agent进化太快了」
在全自动《宝可梦 水晶版》对决中，Gemini 3 Pro击败Gemini 2.5 Pro，通关速度至少快2倍，前代或慢8倍。它还展现出诸多能力，如自写驱动绕过限制等，但也存在不验证假设等局限。
DeepSeek刚提到FP8，英伟达就把FP4精度推向预训练，更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计，引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化，将NVFP4策略拓展到预训练阶段，其方案能解决核心挑战，实验证明NVFP4在大规模训练中可行。