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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。
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
Yann LeCun最新纪录片首曝！传奇AI教父的双面人生，深度学习幕后40年
Yann LeCun新纪录片上线，回顾其深度学习四十年历程。他是深度学习开创者、Meta首席AI科学家，坚信机器应学会学习，认为AI竞争是开放与封闭之争，还对AI威胁论持务实乐观态度。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
OpenAI 新的学习模式的系统提示词
本文介绍OpenAI新学习模式的系统提示词，包括严格规则，如了解用户、温故知新等，还说明了可做的事，如教授新概念、辅导作业等，强调语气方式及不要直接给答案。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
人手一个顶级家教！OpenAI深夜重磅：ChatGPT「学习模式」上线
OpenAI推出ChatGPT「学习模式」，旨在支持真正的学习。该模式从答案机变导师，通过定制指令实现智能教学，有交互式提示等特性，测试反馈积极，未来还会有更多功能。
从业务场景到组织体系，“龙虾” 如何走进企业
“龙虾”火了后，从个人工具走向企业业务场景时问题不同。阿里云“虾友会”传递其进入企业的逻辑，包括解决业务场景接入，经历身份权限、岗位能力、持续运营三重门，回归运行时，最终送进企业工作流。
妙笔生维：线稿驱动的三维场景视频自由编辑
研究人员提出基于线稿的三维场景视频编辑方法Sketch3DVE，相关论文发表于SIGGRAPH 2025。它能让用户基于线稿重塑三维场景视频，解决了现有方法个性化不足、真实感差等问题，支持单目图像三维视频合成和二次编辑。