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从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
世界模型+强化学习=具身智能性能翻倍！清华&加州伯克利最新开源
具身智能发展中样本效率成瓶颈，传统无模型强化学习依赖盲目试错。清华与加州伯克利团队提出BOOM框架，通过自举循环机制解决在线规划与策略学习矛盾，实验表现卓越，为具身智能落地提供支撑。
EMNLP 2025 | CARE：无需外部工具，让大模型原生检索增强推理实现上下文高保真
MetaGPT等机构团队发布CARE框架，可让LLM将推理上下文与自身检索能力结合，已全面开源。它提出原生检索增强推理范式，采用两阶段训练策略，在问答基准实验中表现出色，为解决模型问题提供新路径。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”，从逻辑和计算原理论证其局限性，为推理智能体研究指明方向。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
「10倍工程师」神话破灭？代码免费，懂品味才值钱
AI正将世界撕裂成「双重现实」，一边是疯狂用AI重构工作流的人，另一边是把AI当玩具的人。AI抬高了行业下限，让「10倍工程师」成新底线，写代码贬值，懂品味的研究值钱，且AI或先改造蓝领行业。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
Mini-Omni-Reasoner：实时推理，定义下一代端到端对话模型
现有端到端对话模型推理能力未解锁，因深度思考带来延迟。为此提出 Mini - Omni - Reasoner，采用边思考边表达范式，突破‘要么快，要么准’困境，还设计了数据合成管线和五阶段训练方法，实验证明其性能提升明显。