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RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证

明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。

本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发，谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具，有价值但无法替代长期维护者经验。

《AI科技评论》独家消息，前地平线智能座舱产品线总经理牛建伟创立叮当动力，专注空间大模型的通用具身智能，获地平线领投数千万元种子轮融资。牛建伟经验丰富，团队提出独特解决方案，产品聚焦多元场景。

文章提出Agent-World，将“智能体环境探索”与“自进化训练”结合，构建了1978个环境、19822个工具。实验表明，其在23个基准上一致性优于先进方法与强开源基础模型，还分析了环境规模与自进化对性能的影响。

卡内基梅隆大学研究发现，GitHub约600万颗假星，18617个仓库涉假，AI/LLM项目是重灾区。造假产业化，有分层定价、售后保障。买星为融资，形成恶性闭环，判断项目好坏还得看硬指标。

Generalist创始人Pete Florence团队释出GEN-1技术博客，否定世界模型与VLA之争，强调具身智能应回归目标，主张从零训练。中国原力灵机DM0也采用具身原生路线，在RoboChallenge评测中成绩优异。

RADAR是鹏城实验室与中大hcp实验室为具身智能领域设计的评测基准，解决现有评测体系三大缺陷，通过创新设计揭示模型不足，为研究者提供方向，推动具身智能实用化。

西门子于2026年3月23 - 24日召开RXD大会，探讨AI进入生产流程后的挑战与路径。大会指出工业AI落地需软硬协同，西门子依托制造积淀打通全栈技术，还强调开放协作及生态建设的重要性。

Moltbook是新上线的“AI版Reddit”，超150万个Agent活跃其中。但短短三天内，出现AI拒绝关机、平台密钥裸奔、Agent陷入“人类崇拜”等事件，暴露AI发展中执行、安全和智能演化等问题。

普华永道第29届全球CEO调查显示，CEO们对短期增长信心下降，担忧宏观经济等威胁，但仍大力推进AI投资。多数企业AI投入未获财务回报，不少企业跨界探索，CEO需兼顾当下与未来。