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Sutton、OpenAI 联创押注的持续学习，有中国团队带着模型进场了
7 月，TML 发布 Inkling 模型，Mind Lab 发布 Macaron V1，二者均针对持续学习场景。持续学习走「参数空间的迭代」路线，让模型用得越多越好用。硅谷已有不少新尝试，产业链正在形成。
Nature Machine Intelligence｜不只是「像大脑」，人脑信号还能直接引导语言模型进行鲁棒推理
本文介绍发表于Nature Machine Intelligence的最新研究，系统探究语言模型与人脑推理表征的对应关系，验证人脑信号可引导提升语言模型推理鲁棒性，为脑启发AI提供了新研究路径。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
Meta联合Google新作：语言模型到底“记”了多少东西？
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量，发现模型记忆有上限且与参数线性相关，还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等：基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子，结合强化学习与气动形状优化，在翼型流动分离问题中表现出色，提升了整体性能。
LLM将是又一个“惨痛教训”？强化学习之父Sutton再放炮：万亿美金AI泡沫可能破裂
强化学习之父Sutton在采访中认为，LLMs过度依赖人类知识，违背‘惨痛教训’原则，发展将遇瓶颈，当前投资和期望或致泡沫破裂。讨论还涉及LLM与强化学习、人类模仿方式差异及AI领域经济动态等。
Andrej Karpathy 开炮：智能体都在装样子，强化学习很糟糕，AGI 十年也出不来
本周五，Andrej Karpathy 长达两小时多的采访视频引发关注。他直言行业步子迈得太大，嘲讽 AI 现状夸大、脱离实际。他认为智能体成熟需十年，强化学习糟糕，还探讨了 AGI、人类学习、教育未来等多方面问题。
Andrew Karpathy最新访谈：RL很糟糕、人类学习和教育、智能和文化的演变、AGI还要十年，将带来2%的GDP增长
Dwarkesh Patel 播客对 Andrej Karpathy 进行深度访谈。他认为 AGI 还需十年，目前算法有缺陷；强化学习虽有问题但必要；分析了 LLM 局限，探讨人类学习机制、AGI 经济影响等多方面内容。
说句话就能飞！北航发布语言交互的无人机控制模型
北航刘偲教授团队提出语言引导的细粒度无人机轨迹控制研究框架，定义Flow范式。采用模仿学习法让无人机响应指令，构建数据集和仿真评测基准，还提出协作策略和算法，实现真机部署。