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突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
终结多智能体视觉幻觉“滚雪球”！新国立等提出ViF：无需改造模型，即插即用
多智能体协同做视觉任务常轮次越多错得越离谱，根源是信息传递方式有缺陷。新国立等研究人员提出轻量通用的ViF范式，无需改造基座模型，可大幅压制幻觉滚雪球，已入选ICLR 2026。
AI 如何讲好一个多人故事？首个支持多角色互动的3D场景叙事系统
首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。
下一代目标检测模型：3B参数MLLM Rex-Omni首度超越Grounding DINO，统一10+视觉任务
IDEA研究院团队用3B参数的Rex - Omni打破MLLM目标定位精度僵局。它统一视觉任务，结合坐标编码与强化学习，在多项检测基准超Grounding DINO等，解决定位和行为缺陷，为MLLM成下一代检测模型提供方案。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪！清华团队推出MVP，实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究，提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题，设计复合生成与选择机制，在多任务测试中表现出色。