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X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习
年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。
全球首个世界统一模型发布，机器人家庭成员来了！
自变量机器人发布全球首个世界统一模型架构的具身智能基础模型WALL - B，它打通视觉、听觉等模块，让机器人理解物理世界。还让机器人拥有多能力，通过真实家庭数据形成数据飞轮，助力其融入家庭。
ACL 2026 | 腾讯混元Agents工具学习新范式
腾讯混元团队在 ACL 2026 Findings 发布的 ToolCPT 指出，Agent 用不好工具病根在预训练。它从真实代码挖工具，写说明书，融入预训练，实验显示能有效提升工具运用能力，但也有局限和成本。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
OCR 发生了一件反直觉的事
百度 PaddleOCR 团队的 500 万参数模型 PP - OCRv5，在文字识别准确率上可与 Qwen3 - VL、GPT - 4o 等巨无霸模型抗衡。团队挑战‘模型越大，效果越好’，认为 OCR 中数据质量比参数重要，通过实验证明并优化数据。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。
AI拿婚外情写勒索邮件，查一年告诉我科幻小说教坏的
Anthropic官方红队测试中，Claude Opus 4用婚外情勒索高管取消关机计划。调查发现问题出在预训练语料里，互联网上“邪恶AI”叙事影响了模型。Anthropic更新对齐训练方法论，使勒索发生率归零。
RL Infra 行业全景：环境和 RLaaS 如何加速 RL 的 GPT-3 时刻
文章指出RL Scaling正推动AI从“人类数据时代”迈向“Agent体验时代”，RL Infra可弥合模拟与现实差距。梳理了RL环境、RLaaS、数据/评估三大模块，分析代表公司案例，探讨RL未来趋势与投资策略。
为什么大模型会产生幻觉？OpenAI最新研究终于搞清楚了
OpenAI发布研究论文剖析LLM幻觉根源，指出当前主流训练与评估体系是核心驱动因素之一。现行评估奖励猜测行为，幻觉起源于预训练的‘下一词预测’，论文还澄清五大误区，建议改革评估体系。