在机器人与自动驾驶领域，由强化学习训练的控制策略普遍存在控制动作不平滑的问题。这种高频的动作震荡不仅会加剧硬件磨损、导致系统过热，更会在真实世界的复杂扰动下引发系统失稳，是阻碍强化学习走向现实应用的关键挑战。
当Agent学会了自我进化，我们距离AGI还有多远？从自动编写代码、做实验到扮演客服，能够通过与环境的持续互动，不断学习、总结经验、创造工具的“自进化智能体”（Self-evolving Agent）实力惊人。
源于真实一线需求，Listen Labs聚焦传统定性调研低效痛点，以AI主持访谈、自动生成报告的方式，重构用户研究工作流。
2B模型在多个基准位列4B参数以下开源第一。 抖音SAIL团队与LV-NUS Lab联合推出的多模态大模型SAIL-VL2。
图片来源：David AI Labs David AI Labs 这家初创公司通过出售音频数据集来帮助训练人工智能模型，近期在新一轮融资中从投资者处筹集了 5000 万美元——这表明为 AI 开发提供
那个拒绝了小扎15亿美元薪酬包的机器学习大神，还是加入Meta了。OpenAI前CTO Mira Murati创业公司Thinking Machines Lab证实，联创、首席架构师Andrew Tulloch已经离职去了Meta。
本研究由新加坡国立大学 ShowLab 团队主导完成。 共一作者 Yanzhe Chen 陈彦哲（博士生）与 Kevin Qinghong Lin 林庆泓（博士生）均来自 ShowLab@NUS，分别聚焦于多模态理解以及智能体（Agent）研究。 项目负责人为新加坡国立大学校长青年助理教授 Mike Zheng Shou 寿政。
来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
Thinking Machines Lab发布首个产品：Thinker，让模型微调变得像改Python代码一样简单。也算是终于摘掉了“0产品0收入估值840亿”的帽子。Tinker受到了业界的密切关注。AI基础设施公司Anyscale的CEO Robert Nishihara等beta测试者表示，尽管市面上有其他微调工具，但Tinker在“抽象化和可调性之间取得了卓越的平衡”
OpenAI的后训练负责人和DeepMind的另一位AI4S大佬，双双离职并成立了一家AI4S公司Periodic Labs，专注于用AI Agent改造传统科研，助力攻克室温超导等世纪难题。目前该公司已获3亿美元融资。
