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揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
0.01%参数就能接近全量微调！低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26
瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下，微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收，集成进Hugging Face - PEFT库。
普林斯顿团队领衔发布最强开源数学定理证明模型：32B性能大幅超越前代SOTA DeepSeek 671B
近日，普林斯顿大学牵头多机构推出开源数学定理证明模型 Goedel-Prover-V2。其 32B 旗舰模型在多基准测试超 DeepSeek-Prover-V2-671B，8B 小模型特定基准性能与之持平。该模型有三项关键创新，团队已公开模型及数据集。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
只训练数学，却在物理化学生物战胜o1！新强化学习算法带来显著性能提升，还缓解训练崩溃问题
上海创智学院、上海AI Lab的MM - Eureka系列工作提出新强化学习算法CPGD，缓解训练崩溃问题，提升性能。还构建多模态强化学习框架，推出MMK12数据集和MM - PRM模型，开源相关成果。
关于机器人数据，强化学习大佬Sergey Levine刚刚写了篇好文章
训练大模型难度随规模和应用拓展而增加，所需数据海量。机器人领域获取训练数据成本高，研究者尝试找替代方案。强化学习大牛Sergey Levine分析数据组合，认为鱼和熊掌不可兼得，替代数据有局限。
全球看中国，灵初智能用10万小时人类数据写下具身智能的中国答案
2026年，“世界模型”成具身智能高频词。灵初智能联合创始人陈源培认为其非核心方向，而是数据迁移工具。灵初关注人类操作数据转化，在10万小时量级上可大幅替代真机数据，还介绍了系统模块、数据集及商业化阶段等情况。
技术更新 or 组织重塑，企业如何用好“数据智能”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀专家探讨企业数据智能应用。谈及构建数据集、优化检索效率等问题，还分析数据准备挑战、DeepResearch 优势，指出数据智能落地面临组织与技术层面的挑战。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。
The Batch: 849 | 用于训练网页智能体的生成数据
开发网页智能体常需大量人力标注训练样本，卡内基梅隆大学与亚马逊团队实现训练数据生成自动化。他们构建数据集，通过智能体工作流程生成数据，微调后 Qwen3 - 1.7B 表现出色，还公开数据与方法。