来源：环球时报 当前，人工智能（AI）已经成为助推世界科技和产业蓬勃发展的强大引擎。习近平总书记指出："以人 工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破。"党的二十届四中全会提出，加快高水平科技自 立自强，引领发展新质生产力。在这一目标的指引下，我国正在深入实施"人工智能+"行动。机器人产 业作为一个新兴产业、未来产业，要顺势而为，聚焦提升生产力，通过AI+赋能，使机器人产业向新质 生产力加速跃迁，成为"AI+机器人产业"，为国民经济、为人民的生产生活，创造更大的经济效益和社 会效益。 发展机器人产业并不是要替代人类 我们要明白，机器人是拓展人类的能力完成任务，而不是替代人类。 人类大脑的起源和演化经历了漫长而复杂曲折的过程。今天作为智人的我们，其繁盛兴起得益于偶然性 和在自然环境中的适应性。我们的祖先克服了其他类人物种没能克服的困难，那时地球上的智人既不是 最强壮的，不是行动最迅捷的，也不是数量最多的（蚂蚁和磷虾的数量要比人类多得多）。应当说，是 庞大和复杂的大脑使我们有能力去适应和影响这个星球。 大脑是目前宇宙中最复杂的物质集合，其进化让人类成为生物界中的最高级动物。Meta首席科学家、 图灵奖的获得 ...

强化学习作为推动大语言模型进一步提升智能程度的手段，一直是大语言模型训练环节中最核心且复杂的环节。其中的复杂度不仅仅体现在其算法方面， 也体现在其系统的整体要求上。 本文整理自阿里巴巴算法专家曹宇今年 6 月 在 AICon 2025 北京站的分享 《强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展》。其分享从传统的 RLHF 系统开 始，结合算法实践展示出 RL 系统的现状及发展脉络。通过具体的实践，与从业者共同探讨未来超大规模 RL 的发展方向，分享内容既包括理论基础，也 包含业界实践，最后开源生态及社区共建也会涉及。 以下是演讲实录（经 InfoQ 进行不改变原意的编辑整理）。 今天我非常高兴能够与大家分享一些关于强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）在大语言模型系统设计中的应用，以及对未来发展的几点初步建 议。 从下图左侧看似简单抽象的算法理论来看，其执行逻辑实际上比我们想象的要复杂得多。中间部分是我参与的一个框架——Open RLxF 的执行逻辑图。与 左侧的算法理论相比，它明显更为复杂。因为在实际执行过程中，我们有多个算法组件，例如绿色部分是训练态的模型，蓝色部分是推理态的模 ...

过去两年，AI内容的演进经历了两个阶段： 从"可生成"到"可共情"，从"自动化创作"到"个性化互动"， 内容产业正在从效率革命走向情感革命。 由想法流打造的"造梦次元"正是走在这条新曲线上的产品。他们不追求让AI更像工具，而是让AI更像"存在"。 这支团队从AI互动故事起家，如今正在搭建一个AI共创的内容宇宙： 用户不再只是观看者，而是和AI共同创造 角色、世界与故事的人。 AI也不再是执行命令的模型，而是能持续成长、不断进化的"内容人格"。 在这个生态中，AI具备了三种罕见的能力—— 互动性、想象力与陪伴感 。 它能理解人、回应人，甚至在持续共 创中生成新的情感连接。 2025年11月1日，锦秋基金首期锦秋会@2025 Experience With AI大会上，想法流CEO沈洽金也分享了造梦次元 的最佳实践经验。 AI 驱动的下一代互动内容应该怎么做？ 如何让 AI 生成的内容更有个性、更具情感、更能与人建立持续关系？ 如何让 AI 生成的内容形成 IP ？ 这是当下AI应用方向经常被讨论与提及的问题。 2024年，锦秋基金已完成对想法流的投资。 基于沈洽金和想法流过去两年的实践： 第一阶段，是AI证明自 ...

科创人工智能ETF（589010）市场表现 - 截至10点09分，科创人工智能ETF下跌0.85%，最新价报1.408元，早盘最低触及1.396元，分时走势围绕均线下方震荡 [1] - 成分股涨跌参半，上涨14只、下跌16只，星环科技涨幅居前达11.87%，海天瑞声、福昕软件表现稳健，而石头科技、恒玄科技、天准科技跌幅较大 [1] - 持仓结构中软件与硬件权重股表现分化，科技成长风格承压，成交维持活跃，盘中换手顺畅，显示多空资金仍在博弈 [1] - 近五个交易日净流入放缓，最新单日流入约1271万元 [1] 人工智能行业动态与前景 - 英伟达中国开发者日2025将于11月14日在苏州开启，活动将聚焦大语言模型、机器人、物理AI、开发工具等领域的前沿创新与落地实践 [1] - 科创人工智能ETF华夏（589010）紧密跟踪上证科创板人工智能指数，覆盖全产业链优质企业，兼具高研发投入与政策红利支持 [2] - DeepSeek的突破是市场重估中国创新能力的触发因素之一，提升了投资者的风险偏好 [2] 宏观经济与双循环新动向 - 内循环方面，实体经济呈现供给改善、需求疲弱态势，但股市显著上涨，主要源自风险溢价下降，金融周期下半场去杠杆带来超额储蓄，资金在市场预期改善驱动下向风险资产倾斜 [2] - 外循环闭环新模式初露端倪，从过去向美国出口消费品并持有美国国债，转变为向新兴市场和带路国家出口资本品和中间品，对应的对外资产通过银行贷款、企业出海投资等形成 [2] - 实现内外部循环相互促进的关键点是创新发展和提振内需，以充分发挥中国的规模经济优势 [2]

如今， 快手 KwaiKAT 团队与南京大学刘佳恒老师 NJU-LINK 实验室 、张煜群教授实验室 ARiSE 合作重磅推出 HiPO（Hybrid Policy Optimization）框架，为 LLM 装上了智能的「思考开关」。 该框架通过创新的混合数据冷启动与混合强化学习奖励系统，使模型能够自主、动态地决策何时该启动详细推理（Think- on），何时该直接给出答案（Think-off）。 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：「首先，让我们分析 HiPPO 这个 词，河马的英文单词为 hippo，河马是一种半水生哺乳动物，这里用户用了大写字母，可能有特殊的含义，对于单词 HiPPO，我们可以将其拆分为 H-i-P-P-O，字 母 P 出现在第 3 与第 4 个位置，因此有 2 个字母 P... 让我们简化问题，HiPO 可以拆分为...」 面对这样的「严谨」，用户难免哭笑不得，既浪费了计算资源，也增加了等待时间，甚至更坏的情况是模型被自己冗长的推理链「绕晕了过去」，最终给出了错 误的答案，用户只得捶胸顿足地大喊：「 ...

责任编辑：宋雅芳 新浪科技讯 11月3日上午消息，今日，美团开源全模态模型LongCat-Flash-Omni，官方App同步上线公 测，可体验模型的联网搜索、语音通话等功能。 据悉，新模型是业界首个实现"全模态覆盖、端到端架构、大参数量高效推理"于一体的开源大语言模 型，在开源范畴内实现了对标闭源模型的全模态能力，并凭借创新的架构设计与工程优化，让大参数模 型在多模态任务中实现毫秒级响应。 ...

AI编程市场价值与机遇 - 全球约3000万名开发者，假设每位创造10万美元价值，合计约3万亿美元，相当于法国GDP [1][6] - AI编程是人工智能第一个真正意义上的大规模应用市场，已吸引大量投资涌入 [6] - 专业开发者创造3万亿美元价值，若计入设计师、产品经理等非专业编码人员，影响范围更大 [6] AI对软件开发流程的颠覆 - 传统编程IDE正集成编程辅助工具（如Cursor、Devins、GitHub Copilot），带来IT创业史上最快的收入增长 [8] - 基础开发循环（规划、编码、审查）每个环节都在经历颠覆，价值链上每位参与者均受影响 [8][9] - 重点大学计算机科学课程可能成为“过往时代的遗留”，初创公司开发循环与学校教学完全不同 [9] AI智能体的技术演进与应用 - 智能体可编写CUDA内核等高难度代码，甚至能用训练数据稀缺的语言抽象出代码形态 [13] - 智能体具备代码审查能力，可指出安全漏洞、规范违规，有企业已将两位专职审查员减至一位 [13][14] - 智能体需专属运行环境，未来可能支持并行运行100个智能体，需协调机制避免文件编辑冲突 [15][16] 开发者角色与生产力变革 - 开发者工作内容将完全不同，可能更多观察规划执行周期，而非直接编码 [9] - 软件开发能力从“人工薪酬”转为持续消耗Token的“基础设施成本”，单任务可能花费几十至几百美元 [21] - 传统提交量、代码行数等指标不足以衡量价值，未来或转向应用程序数量、Token消耗量等新标准 [19][20] 定制化软件与新兴创业机会 - “氛围编程”提升定制化程度，业务团队可直接用API构建定制层，非技术人员可通过自然语言添加功能 [22][23] - 当前是创办开发类初创公司的最佳时机，AI颠覆使初创公司可能与传统巨头竞争 [24] - 创业方向包括重塑传统工作流程、为智能体创建产品（如低延迟查询工具、代码应用模型） [25] 遗留代码迁移与工具创新 - 遗留代码移植是投资回报率最高的AI用例，如将Cobol、Fortran转换为Java，大幅降低迁移难度 [12] - 智能体优化文档工具可进行语法解析，帮助定位代码库中特定函数的使用位置 [17] - 智能体可生成代码文档和描述，加速基于现有文档创建新子类的流程 [14]

一家早期机构的转型升级。 这是极具风向标的一幕。 作者 I 吴琼 报道 I 投资界PEdaily 投资界获悉，英诺天使基金进行一次关键升级——内部将正式分为英诺天使基金、英诺科创基金两个品牌，各自组成10到15人的团 队，覆盖不同项目需求，专注早期科技投资。 这是英诺内部一次主动进化。早在2 01 9年，英诺就设立了科创基金，聚焦科技。经过六年探索，未来英诺科创基金将作为独立品牌运 作。一个鲜明特点是，升级后英诺科创基金将在投资金额上出手更大。 "投早投小投科技"已经成为共识，英诺此时动作，恰是中国早期创投生态变迁的一缕缩影。 英诺之变 两个团队，独立运作 李竹向投资界透露，这场转型酝酿六年之久。 在他的记忆里，2 018年底英诺内部曾进行过一次复盘。彼时团队发现，梳理前五年投过的项目，当中科技项目带来的回报普遍更高。 加上团队成员多是清华等高校的理工科背景出身，因此内部将重点转移到科技投资上。 2019年，英诺成立英诺科创基金一期，规模3.6亿元。在此之前，英诺作为一家天使投资机构几乎什么都投，投资版图遍布科技、互联 网、文娱、消费……而英诺科创基金的目标明确——只投科技。 亲历这几年市场动荡，英诺决心以更 ...

OpenAI Aardvark产品发布 - OpenAI发布由GPT-5驱动的AI安全研究员Agent Aardvark，旨在自动发现并修复代码安全漏洞 [2][3] - Aardvark在基准测试中识别出92%的已知与人工注入漏洞，并能定位复杂条件下出现的问题 [4][19] - 该产品通过威胁建模、漏洞发现、沙盒验证、Codex修复等流程工作，可集成GitHub和现有开发流程 [9][11][15] Aardvark技术能力与测试成果 - Aardvark运用大语言模型驱动的推理能力理解代码行为，不依赖传统程序分析技术 [10] - 内部测试显示其能识别安全漏洞、逻辑缺陷、不完整修复及隐私风险 [16] - 产品已应用于多个开源项目，发现并披露的漏洞中有10个已获得CVE编号 [20] 行业竞争格局 - 2024年10月，Anthropic、谷歌、微软相继发布类似AI代码安全产品，OpenAI此次发布相对较晚 [7][24][31] - Anthropic于10月4日将Claude Sonnet 4.5应用于代码安全，其性能超越Opus 4.1且价格更低、速度更快 [25][28] - 谷歌于10月6日发布基于Gemini Deep Think模型的CodeMender，微软于10月16日发布Vuln.AI [29][31] 市场驱动因素 - 人工Debug与传统自动化方法已无法满足大规模代码库的漏洞发现与修复需求 [32] - 企业级网络设备、服务、代码库数量巨大，同时AI技术也被用于快速寻找漏洞，导致漏洞数量激增 [33] - 借助AI自动化发现与修复漏洞成为确保软件安全和降低企业风险的关键手段 [34]

这些被称为"工业智能体"的系统，不仅需要具备自主推理、规划与工具使用能力，更要适配复杂业务逻辑、严苛安全标准与领域知识壁垒——如何 将通用智能体的技术潜力，转化为驱动产业变革的实际生产力，成为当前AI落地的核心挑战。 点击下方 卡片 ，关注" 大模型之心Tech "公众号 戳我-> 领取大模型巨卷干货 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 随着大语言模型（LLMs）能力的爆发式增长，AI智能体 (Agent) 已从通用场景探索，逐步深入到金融、医疗、制造等知识密集、高风险的工业领 域。 近期，来自哈工深与华为的研究团队系统梳理了LLM驱动工业智能体的技术演进、应用实践与评测体系，发布了 一篇覆盖300+篇研究的综述 《Empowering Real-World: A Survey on the Technology, Practice, and Evaluation of LLM-driven Industry Agents》。本文创新性提出"能力成熟度框架"， 从"流程执行系统"到"自适应社会系统"，清晰勾勒出工业智能体的进化路径，为科研与产业落地提供了完整参考蓝图。 论文地址 ：https://arxiv ...