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首钢园具身智能持续进化！他山科技携手图灵奖顶尖学者激活数字科创“触觉引擎”
当具身智能成下一代AI核心战场，他山科技签约图灵奖得主理查德·萨顿教授，通过“机器人幼儿园”模式探索进化路径。其自主研发触觉感知技术，与萨顿强化学习理念结合，为具身智能发展提供新思路。
一个销售数据分析机器人的诞生：看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环
Dify是低代码AI应用开发平台，但在企业级落地有代码执行和自动化调度瓶颈。本文介绍用“Dify + DMS Notebook + DMS Airflow”架构，以销售数据分析机器人为例，展示构建可调度、可扩展、可运维Agent系统的方法。
算力成本大降！马尔可夫思考机来了，LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高，计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机，重构强化学习形式，让计算量呈线性，实验效果显著，还能与先进模型兼容。
《TAML》好文推荐 | 来自清华大学张宇飞团队最新研究成果 基于文本生成翼型：FoilCLIP,一种语言驱动的气动设计新框架
传统翼型设计依赖CFD和风洞试验，成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP，通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射，还提出数据增强策略，验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
昆仑万维多模态视频生成开源，影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3，通过统一多模态上下文学习框架，实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能，在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平，为开源社区提供强大研究基座。
倒反天罡！Gemini Flash表现超越Pro，“帕累托前沿已经反转了”
Gemini 3 Flash在SWE - Bench Verified测试中分数超Pro，速度和性价比也更优。谷歌解释是因Flash有未用于Pro的优化技术。开发者认为应停止‘旗舰版迷信’，强化学习让小模型也能实现‘降维打击’。
中科院联合清华等发布视觉语言行动推理模型VLA-R1，让机器人先思考再行动
中科院自动化所、清华和GigaAI联合发布视觉 - 语言 - 行动模型VLA - R1，让机器人先思考再行动。它通过构建数据集教模型思维链，结合监督微调与强化学习提升性能，经多场景测试表现出色。
Karpathy泼冷水：AGI要等10年！根本没有「智能体元年」
在《Dwarkesh Podcast》访谈中，AI大佬Andrej Karpathy谈AI核心问题。他认为「智能体元年」说法过度，真正能用要十年；AGI也需十年，未来十年AI架构或基于Transformer；还分析了大模型、强化学习等现状与问题。