近期，阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），
大模型「灾难性遗忘」问题或将迎来突破。近日，NeurIPS 2025收录了谷歌研究院的一篇论文，其中提出一种全新的「嵌套学习（Nested Learning）」架构。实验中基于该框架的「Hope」模型在语言建模与长上下文记忆任务中超越Transformer模型，这意味着大模型正迈向具备自我改进能力的新阶段。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。
机器之心报道 编辑：Panda 刚刚，OpenHands 开发团队发布了一篇新论文，正式宣布广受欢迎的软件开发智能体框架 OpenHands （GitHub star 已超 6.4 万）中的智能体组件
3年时间，年收入达2.8亿美元，估值40亿美元。这是AI推理赛道跑出的最快独角兽。2025年10月28日，Fireworks AI宣布完成2.54亿美元C轮融资，由Lightspeed、Index Ventures和Evantic领投，英伟达、AMD、红杉资本、Databricks等跟投。创始人乔琳是PyTorch框架的核心创建者、复旦大学计算机系校友。
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）等团队近日发布论文，系统性剖析了 LLM 智能体失败的机制，并提出了可自我修复的创新框架 ——AgentDebug。该研究认为，AI 智能体应成为自身的观察者和调试者，不仅仅是被动的任务执行者，为未来大规模智能体的可靠运行和自动进化提供了理论与实践工具。
近年来，基于流匹配的 VLA 模型，特别是 Physical Intelligence 发布的 π0 和 π0.5，已经成为机器人领域备受关注的前沿技术路线。流匹配以极简方式建模多峰分布，能够生成高维且平滑的连续动作序列，在应对复杂操控任务时展现出显著优势。
当用户向大语言模型提出一个简单问题，比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P？」，它却正襟危坐，开始生成一段冗长的推理链：
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等学者提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习，在推理中持续优化策略，并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o，为AI发展开辟新思路。
