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智元机器人的办公室里，最近员工们一上班就能看到机器人熟练地切着水果：这么全面的能力是如何做到的？答案是直接在真实环境中搞大规模分布式强化学习训练。它们使用的是全新的具身智能训练范式：面向通用机器人策略的分布式多机强化学习（LWD）。这一套技术捅破了当前VLA的「天花板」。
据央视新闻报道，今天，《全国数据资源调查报告（2025 年）》在第九届数字中国建设峰会上发布。报告显示，2025 年，全国数据生产总量同比增长 27.28%，达到 52.26ZB（ZettaByte，泽字节 | 1ZB=1024EB），这相当于全国所有算力中心存储容量的近 30 倍。从国际来看，我国数据生产总量占全球的 27.44%。
来自华为泰勒实验室、北京大学和上海财经大学的研究团队提出了 SHAPE（Stage-aware Hierarchical Advantage via Potential Estimation），给推理链装上了一套「里程碑 + 推理税」机制——不仅告诉模型每一步推得对不对，还让它为啰嗦付出代价。结果是：准确率平均提升 3%，token 消耗直降 30%。
Doc-V* 由小米大模型 Plus 团队和华中科技大学 VLRLab 团队合作提出，一种从「静态阅读」到「主动探索」的多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型像人一样有策略地阅读长文档。
围绕 Coordination Engineering 这一下一跳工程范式，他们发布了一套完整的多智能体协同技术体系：Agent Team 实现团队自主协作，业界首发 Team Skills 沉淀协作经验，Team Skills Hub 打通共享生态，Team Skills 自演进 驱动团队持续进化。
普林斯顿大学助理教授刘壮，在学术圈是一个颇为特殊的存在——他的每一篇论文几乎都在质疑某个“理所当然”的假设。架构真的重要吗？数据集真的足够多样吗？归一化层是必需的吗？大语言模型有世界模型吗？AI智能体能替代博士生吗？
搭了个agent，结果该被记住的历史交互经验一点没记住，不该被记住的工具调用结果、过程输出被一股脑塞进上下文，导致输出质量下滑，类似的上下文失焦问题，这是多少人做agent时候的噩梦？
伦敦大学学院（UCL）、普林斯顿大学和爱丁堡大学的研究团队联合推出了Avenir-Web，让现有多模态模型像人类一样使用网页。现有的Web Agent在面对复杂的网页结构（如 iframe、Shadow DOM）时，往往会陷入“定位不准”“缺乏常识”或“走着走着就忘了”的窘境。
刚刚，Anthropic年收入飙至300亿美元，正式超越OpenAI的240亿！这家由OpenAI前员工创立的公司，15个月翻了30倍，训练成本仅对手四分之一。硅谷最戏剧性的「叛将逆袭」，正在改写AI产业格局。
红警不再只是童年游戏，而成了AI Agent的硬核训练场：OpenRA-RL把25Hz实时战场、50个工具调用和64局并发打包开源，让大模型第一次真正站上RTS战争迷雾里的公开考场。