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近期，谷歌发了两篇Agent Scaling论文，有点东西
2025年LLM社区有Test - Time Scaling和Agent化两条主线，但‘更多agent是否更好’无人能定量回答。谷歌两篇论文将agent scaling拆成可预测、可度量的科学问题，涉及预算感知和多agent盈亏平衡点。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在AICon 2025北京站的分享。从RLHF系统出发，结合实践展示RL系统现状与发展，探讨超大规模RL方向，涉及理论、业界实践、开源生态等，还介绍了AICon北京站活动。
Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026！CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进，在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外，FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
SGLang × RoleBasedGroup（RBG）：打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大，SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难，存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目，结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
该工作引来马斯克回复，让Gork破防：CoT是真正的推理，还是训练数据的统计插值？
大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。
快来看看GPT-5第一波实测
GPT-5发布引全球关注，50万粉Youtuber Matthew Berman用25分钟视频展示其近30个任务表现，如做出魔方生成器、复刻网页版Word和Excel等。它多项能力有提升，但也有不足，被马斯克质疑，还因‘52>69’名场面遭吐槽。
在AI工具间来回切换了1年后，可灵用一张画布终结了它。
作者参加WAIC印象最深的是可灵更新，其首发灵动画布并升级多图参考功能。灵动画布可一站式完成图文视频创作，多图参考精准度提升，解决了AI工具孤岛化问题，让创作更自由。
OpenAI 的“编程”新范式？其实是瀑布模型的回魂：“听 PM 的话、写需求文档”
在今年AI工程师大会上，OpenAI研究员Sean Grove提出在AI驱动时代，清晰规范将取代传统代码成软件开发核心产物。他认为编程核心是结构化沟通，该转变是工程实践未来方向，但引发诸多讨论。