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英伟达把8个AI和8台机器人关在一起，它们学会了自己做实验
如果未来的机器人实验室里没有人类研究员，会发生什么？今天，英伟达高级研究科学家、具身智能负责人 Jim Fan 公布了一个名为 “ENPIRE ”的新项目。
你的agent泄密了？OpenAPPA用代数拦截
你越聪明，就越难管——这是养娃的真理，也是养 coding agent 的真理。Bytes 第 525 期（9 月 29 日）的主线，正好戳中这个痛点：当 agent 越来越能干，怎么保证它不去干那些你不允许它干的事？
英伟达开始搞机器人自己研究机器人那套了……
好好好，又给英伟达这家伙，找到了新的烧token的方式。简单来说，ENPIRE就是让AI agent自己做机器人研究，让8个Coding Agent，各自控制一台双臂机器人。
英伟达开始搞机器人自己研究机器人那套了…
好好好，又给英伟达这家伙，找到了新的烧token的方式。Agent们会自己读论文、改算法、训练策略、部署实验、分析结果、总结经验，不满意再换个思路重来。
性能提升84%-166%！L0仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力
招商局狮子山人工智能实验室 投稿量子位 | 公众号 QbitAI大模型可以不再依赖人类调教，真正“自学成才”啦？新研究仅通过RLVR（可验证奖励的强化学习），成功让模型自主进化出通用的探索、验证与记忆能力，让模型学会“自学”！
阿里巴巴AMAP团队找到了让AI智能体自主学习的新钥匙
这项由厦门大学、阿里巴巴AMAP（高德地图）研究团队和南方科技大学联合开展的研究，以预印本形式发布于2026年5月，论文编号为arXiv:2605.12004，感兴趣的读者可通过该编号在arXiv平台检索完整论文。
基座模型的Agentic能力是怎么训出来的？
1 训练范式从“两阶段”演化为“四阶段”:预训练 → Agentic CPT → SFT → RL/DPO，新增的Agentic持续预训练层解决了后训练阶段的优化冲突。
最先跑通具身智能RSI的，未必是模型最强的公司
如果把智能演化压缩成一条线，推动变化的主体一直在迁移。最早，是自然选择塑造人;再后来，人开始制造机器，并不断让机器变得更强。