本文总结了2025年Agentic RL领域的实践与认知，指出当前许多技术只是RL初期的临时解决方案，探讨了MDP与POMDP在现实应用中的差异，强调环境自动化与泛化能力是未来发展的关键。文章分析了Agentic RL泛化的三个阶段，预测2026年将出现"领域模型vs.泛化模型"的中间态之争，为从事大模型开发的程序员提供了宝贵的技术洞察和方向指引。

MiroMind AI发布开源搜索Agent MiroThinker v1.5，采用交互式扩展技术，让AI模拟人类查资料、试错和修正的方式解决问题。它在BrowseComp测试中超越ChatGPT-Agent，成本仅为其1/30。通过主动求证、多轮修正和去伪存真，使小模型也能解决高难度任务，为通用人工智能发展提供了不依赖参数规模的新路径。

近年来，AI技术完成了从实验室理论到现实应用的关键跨越，正以“润物细无声”的方式渗透到社会生活的各个角落。从保障出行安全的自动驾驶系统、提升居家体验的智能家电，到助力金融机构防控风险的智能评估平台，AI应用的广度与深度持续拓展。而支撑这些场景落地的核心，正是不断迭代升级的AI大模型——它们如同“智能引擎”，为各类服务与功能提供着底层技术支持。

2025年中国就业市场呈现"宏观稳、微观紧"的背离态势，岗位未消失但优质工作可获得性下降。就业问题本质是"错配"而非"消失"，表现为技能、预期、就业过程等多维度错配。AI技术推动"岗位极化"，高端岗位扩张，中间岗位被压缩，低端服务岗位保持韧性。灵活就业与新就业形态持续扩张，但权益保障不足。程序员等劳动者需通过技能积累与路径调整建立职业韧性，应对AI时代的就业挑战。

大语言模型技术主要包含预训练和微调两大方向。预训练方面，通过优化任务设计、热启动机制、分层渐进训练等方法提升效率，并采用统一序列建模和计算高效架构（如RetNet、混合专家模型）优化性能。微调方面，重点发展指令微调和参数高效学习技术，前者通过指令理解、数据构建和对齐提升模型适应性，后者采用添加式、指定式和重参数化方法降低计算成本。研究表明，随着模型规模扩大，简单的微调方法也能取得优异效果。这些技术

OpenAI推出ChatGPT Health健康助手，可连接电子病历和健康数据，帮助用户分析健康趋势、准备医生问诊。该产品采用"隔离"策略，与健康对话分开。同时，国内蚂蚁阿福月活已达3000万，提供真人医生问诊服务。两者分别从数据整合和服务整合切入医疗AI领域，AI不是取代医生，而是填补医疗资源空白，成为医疗健康的有益补充。

文章详细介绍了大模型显存的组成、优化意义及9种实用优化方法，包括算子融合、避免tensor拷贝、混合精度训练、激活优化等。作者通过实践，成功使72B模型在8卡80G显存上高效运行，与多卡训练的模型实用率相当。这些技巧对解决大模型训练中的显存瓶颈具有重要参考价值，特别适合显卡资源有限的研究者和团队。

AI大模型是指在机器学习和深度学习领域中，采用大规模参数（至少在一亿个参数以上）的神经网络模型，AI大模型在训练过程中需要依赖大量的算力和高质量的数据资源。2024年，AI大模型的行业应用与技术发展正有效提升千行百业生产要素的产出效率，并相应提高了数据要素在生产要素组合中的地位。基于此，深圳前瞻产业研究院、首钢基金CANPLUS联合华为云，共同撰写了《2024年中国AI大模型场景探索及产业应用调研

深夜的实验室里，计算机专业的博士生李然刚结束与某AI独角兽公司的第三轮技术面试。对方HR在电话里委婉地透露：如果能顺利通过终面，他的年薪 package 将不低于160万元。这不是个例，2025年，一场围绕AI顶尖人才的“军备竞赛”已进入白热化，大模型算法岗位的人才供需比惊现0.17，相当于近6个岗位在争夺1位合格人才。

本文系统介绍强化学习在大模型中的应用，从基础理论到核心算法(Q-learning、PPO、DPO等)，重点解析Agentic RL与LLM-RL的本质区别。强调Agentic RL在多步决策、工具调用中的必要性，并详述Hugging Face TRL、ms-swift等主流框架及业界实践。文章指出，Agentic RL已成为智能体时代的标配技术，能赋予模型自主执行与持续进化能力，是构建复杂AI系统