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1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒

QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。

全球科技界正豪赌「世界模型」，但主流模型多停留在「视觉生成」。中国影溯公司发布并开源世界模型 InSpatio - World，综合性能优异，以小博大登顶权威榜单，降低了物理世界数字化门槛，引发行业关注。

大模型推理能力研究中，RL训练资源成本高、不稳定，传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法，用一题多解多点评训练，仅需约5个GPU小时，效果好、稳定性强。

清华大学和蚂蚁技术研究院联合团队开源全异步强化学习训练系统 AReaL-boba²，坚持“全面开源、极速训练、深度可定制”理念，实现异步 RL 训练，训练速度最高提升 2.77 倍，支持多轮智能体强化学习训练。

阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch，引入检索增强型掩码预测任务，兼容两种训练方法。实验显示，它在多数据集提升模型性能，小模型能媲美大模型，还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。

智谱团队将核心AI Agent模型AutoGLM完整开源，它有手机操作能力，支持上百主流APP。智谱认为AI手机是趋势，不应被少数厂商垄断，开源还能解决隐私问题，复用技术经验。

2025中国AI算力大会6月26日在北京举行，是“智领未来”活动之一。大会设主、分会场与展览区，解构AI算力变局。公布主、分会场嘉宾阵容，含中昊芯英、中科加禾等创始人，报名火热进行中。

本文聚焦逐步式自动化定理证明器困境，腾讯AI Lab等提出MPS - Prover。它有数据筛选和多视角树搜索两项创新，提升搜索效率和证明质量，在多基准表现佳，还解决六道IMO难题。

BMAD Method是开源的AI驱动敏捷开发方法论与工具集，基于BMAD Core框架，有19个专业AI角色和50+条工作流，获23.6k颗GitHub Star。它解决了大模型使用痛点，将AI开发工程化，可在多工具复用。

银河通用与清华大学合作发布全开源人形机器人全身遥操作系统OpenWBT，新手小时内可部署。该系统有极简部署、多机型跨平台、兼顾虚实遥操三大亮点，背后技术解决了sim2real迁移难题。