人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
数据显示，70%的雇主更愿意招一位会AI的新人，而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起，以及各种让编程变得更简单的工具出现，我们将走到这样一个阶段：每个学生不仅应该学会如何使用AI，还应该学会用AI来创造，比如创造图像、开发应用、编写代码。
在软件领域，Vibe Coding的核心在于：让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写，把体力活交给 AI，从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是效率 + 创意的双重突破。
“相当于在豆包里面装了一个抖音。”一位家长这样抱怨。她发现，尽管家里严格管控孩子使用短视频App，却没想到，一款AI应用成了孩子刷视频的“后门”。
Pintarnya 是一家印度尼西亚就业平台，不仅提供职位匹配服务，还涵盖金融服务以及全职与零工机会。该公司宣布已完成 1670 万美元的 A 轮融资。
蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式 Rubicon，通过构建业界最大规模的 10,000+ 条「评分标尺」，成功将强化学习的应用范围拓展至更广阔的主观任务领域。用 5000 样本即超越 671B 模型，让 AI 告别「机械味」。
2025年8月，Anish Acharya与Justine Moore撰文探讨AI应用生成平台的崛起趋势。文章指出，这一领域正走向专业化与差异化发展，各平台凭借独特定位和功能共存互补，形成类似基础模型市场的多元格局。
刚刚，OpenAI 重大的权力结构调整曝光。 The Verge 报道称，OpenAI CEO Sam Altman 将把公司的大部分日常运营，交给 5 月任命的应用业务 CEO Fidji Simo。
当我看到TinyFish刚刚完成4700万美元A轮融资的消息时，我意识到这不仅是一轮融资，而是一个全新时代的开始——企业级Web Agent时代。我一直在思考AI agent的商业化应用，但TinyFish的方法让我看到了一个更加现实且具有颠覆性的方向：让AI agent不是简单地模拟人类浏览网页，而是以企业级的规模、可靠性和合规性要求来执行复杂的业务工作流程。
在本周MIT报告揭露“绝大多数企业投资AI尚未盈利”引发市场哗然之际，另一项出乎意料的现象也浮出水面：企业部署先进人工智能成本下降的趋势在2025年突然停滞。
