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攻克大模型训推差异难题，蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日，蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0，独创棒冰算法解决训推差异难题，实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能，降低推理成本。
OpenAI去年挖的坑填上了！奖励模型首现Scaling Law，1.8B给70B巨兽上了一课
全新奖励模型「POLAR」采用对比学习范式，摆脱对海量人工标注依赖，有强大Scaling潜力。它衡量训练与目标策略「距离」作奖励信号，用自动化合成数据预训练，小模型能超越大数十倍规模对手。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
刚刚，国产AI自己造了AI，全球首例！
面壁智能实现全球首例国产AI造AI，用AI编写预训练框架ForgeTrain，性能超英伟达Megatron，还训练出MiniCPM5 - 1B模型。该模型可作桌宠，小尺寸高智能，还能自定义人格，提供工具链。
LLM加RL遭质疑：故意用错奖励，数学基准也显著提升，AI圈炸了
华盛顿大学等机构论文引爆AI界，其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型，也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效，但在其他模型上有限，凸显RLVR有效性与模型能力有关。
一篇被证明“理论有误”的论文，拿下了ICML2025时间检验奖
2015年发表的Batch Normalization论文在ICML 2025会议获时间检验奖。它引用超6万次，推动了深层神经网络发展。虽2018年被指理论有误，但仍有新研究发现其对训练过程的根本影响。
中国具身模型狂揽全球第一！机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能，1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构，让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要，还强调开源对具身智能落地重要。
好玩！AI模仿人类‘空像错觉’，开启想象力之旅
越南国立大学提出Shape2Animal框架，模仿人类‘空想性错觉’，将自然物体轮廓转化为动物图像。该框架经多阶段流程，结合多种技术生成画面，但也继承了基础模型的一些局限性。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
沉迷贪吃蛇，7B小模型竟变身「数学天才」！几何推理碾压GPT-4o
NVIDIA等团队提出视觉游戏学习ViGaL范式，让7B多模态模型玩贪吃蛇等游戏，使其在数学、几何等任务击败GPT - 4o。游戏培养通用认知与推理能力，不同游戏提升不同推理能力，多游戏训练效果更佳。