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AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
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。
强化学习教父重出江湖， 生成式AI的时代要结束了？
新智元报道，强化学习之父Richard Sutton称GenAI时代正结束。他加入ExperienceFlow.AI，要让AI靠「经验」觉醒。该公司定位打造「经验驱动的去中心化超级智能」，认为AI下一阶段应从世界中学习。
速递｜前字节Seed强化学习专家孙鹏加入星尘智能，将大模型后训练经验带到物理世界
9月2日消息，前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能，负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势，孙鹏经验丰富，此次加入将助力其强化学习后训练发展。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
图灵奖得主Sutton再突破：强化学习在控制问题上媲美深度强化学习？
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域，提出Swift - Sarsa算法，还设计操作性条件反射基准测试。实验显示，结合预处理方法，其性能或媲美深度强化学习。
强化学习之父Richard Sutton：人类数据耗尽，AI正在进入“经验时代”！
强化学习之父Richard Sutton在演讲中指出，人类数据耗尽，AI正进入“经验时代”，真正的AI要从与世界互动的“经验”中获取数据。他还认为创造超级智能体是好事，人类和AI繁荣应基于“去中心化合作”。
对话 Befreed 创始人：从「个人学习」切入的 AI Agent，把学习变成一种生活方式
文章对话 Befreed 创始人 Jisong Liu ，介绍其以「强个性化学习 Agent」为核心的音频学习产品，它能把零散学习累积成知识路径，采用订阅制，有付费转化，还分享了创业、社媒运营等经验。
微调已死？Google 和斯坦福论文指出AI 学习新范式
Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两篇新论文引发热议，二者都在解决让AI系统真正学会学习的问题。前者是经验管理系统，后者让输入上下文进化，都绕开微调探索AI持续学习与自我改进能力。
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。