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为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限？

随着 AI 落地企业进程加快，数据类型更丰富，传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖，以 Lance 为湖格式，从多维度选型技术，解决存储等问题，在多行业有应用潜力。

随着大语言模型（LLM）能力提升，其内部机制更不透明。概念描述新范式用另一个 LLM 自动生成自然语言解释。介绍了描述对象、生成方法、评估指标，还提及社区关注方向，指出结合多种手段才能把解释变知识。

宇树旗下多款机器人被曝存在严重无线安全漏洞，攻击者可借此实现最高权限控制，被攻陷的机器人还会自动扩散感染。发现者此前与宇树多次沟通无果后公开漏洞利用工具链，宇树回应已着手修复。

文章介绍快手首提生成式强化学习出价技术，为平台提升超3%广告收入。还阐述广告自动出价挑战及业界方案，介绍快手GAVE和CBD算法破解难题，其团队成果丰硕，未来技术有两大演进方向。

文章讲述百度文库借助AI从“资源下载站”变为“智能生产力平台”。其转型体现在产品定位重构、挖掘用户需求、跨业务协同。GenFlow2.0打通文库与网盘，提升体验、重塑边界，证明非核心业务也能价值重生。

Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。

大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。

强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。

学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。

GitHub Copilot新智能体Coding Agent公测，官方想让它成协作开发搭子。但在微软仓库使用时问题多，多次提交失败、逻辑不通，未解决关键问题，虽能自动完成繁琐任务，但距‘靠谱搭子’还远。