在人工智能领域，推理语言模型（RLM）虽然在数学与编程任务中已展现出色性能，但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中，一个亟待回答的问题是：复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗？要回答这个问题，需要构建足够高质量的医学推理数据，当前医学推理数据的构建存在以下挑战：
AEPO 系统性揭示了「高熵 Rollout 采样坍缩」和「高熵梯度裁剪」问题，并设计了「动态熵平衡 Rollout 采样」与「熵平衡策略优化」两项核心机制。前者通过熵预监控与连续分支惩罚实现全局与局部探索预算的自适应分配，后者在策略更新阶段引入梯度停止与熵感知优势估计以保留高熵 token 的探索梯度。
“人人都能玩点音乐”，Tunee真的做到了。这也说明，AI创作领域产品真的从“工具产品”迈向“智能体交互产品”了。在AI创作领域，玩家可不少。诸如星流、Manus、海螺AI、美图秀秀等成熟玩家，以及近期爆火的Liblib AI纷纷入场卷起Agent能力，产品功能或围绕平台生态、或深入垂直场景不断迭代优化细节。
绷不住了，美国科技公司最新发布的大模型，思考时怎么一直在说中文？据官方博客介绍，在研发过程中，他们试验了一个代号为 Cheetah 的原型智能体模型，以更好地理解更高速智能体模型的影响。Composer 是该模型的更智能升级版，凭借足够的速度支撑交互式体验，让编码始终丝滑。
Game-TARS基于统一、可扩展的键盘—鼠标动作空间训练，可在操作系统、网页与模拟环境中进行大规模预训练。依托超5000亿标注量级的多模态训练数据，结合稀疏推理（Sparse-Thinking） 与衰减持续损失（decaying continual loss），大幅提升了智能体的可扩展性和泛化性。
刚刚，OpenAI推出了使用GPT-5寻找和修复安全漏洞的智能体Aardvark。目前，Aardvark还处于beta测试阶段。OpenAI称，Aardvark开创了「防御者优先」的新范式：作为自主安全研究智能体，随代码不断演化，为团队提供持续保护（continuous protection）。
今天，谷歌DeepMind重磅发起「AI赋能数学计划」，集结了全球五大顶尖机构。他们将用上谷歌最强数学AI，去探索发现新的疆域。这其中，有夺下IMO金牌的Gemini Deep Think，有算法发现AI智能体AlphaEvolve，还有形式化证明自动补全AlphaProof。
近日，开发出 Devin 智能体的知名人工智能公司 Cognition 推出其全新高速 AI 编码模型 SWE-1.5。据介绍，该模型专为在软件工程任务中实现高性能与高速度而设计，现已在 Windsurf 代码编辑器中开放使用。今年 7 月，Cognition 高调收购开发工具 Windsurf。
尽管今天还有 Sora 角色客串功能和 GPT-5 查找和修复安全漏洞智能体的消息，但本文的重点是深扒 Atlas 背后的「灵魂」—— OWL 架构。看看 OpenAI 究竟是如何驯服 Chromium，把它从浏览器「换皮」玩成了「架构重组」的。
当大语言模型突破了 “理解与生成” 的瓶颈，Agent 迅速成为 AI 落地的主流形态。从智能客服到自动化办公，几乎所有场景都需要 Agent 来承接 LLM 能力、执行具体任务。
