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强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO，让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能，适合规则清晰领域，为推理监督提供新思路。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述
具身智能是通往通用人工智能的关键路径，但传统方法有泛化瓶颈。电子科大最新综述梳理大模型赋能具身智能的自主决策与具身学习，还将‘World Model’纳入统一框架，为研究者提供路线图。
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。
一周斩获8k星！港大开源AI学习助手，学练研全流程覆盖，教师也要失业了？
港大开源的DeepTutor是AI个性化学习助手，利用多智能体协作等技术，有文档问答、难题解析等四大核心功能，能构建专属知识库，提供全流程辅导，为学、练、研打造一体化平台。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
Anthropic CEO：模型可在一亿上下文窗口中学习，且不改变权重，未来AI将每月10万美元
Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下，通过「临时便签」机制学习，还介绍了其原理与实验验证。
快手解密「AI印钞机」，首提生成式强化学习出价技术，为平台实现超过3%的广告收入提升
文章介绍快手首提生成式强化学习出价技术，为平台提升超3%广告收入。还阐述广告自动出价挑战及业界方案，介绍快手GAVE和CBD算法破解难题，其团队成果丰硕，未来技术有两大演进方向。
消费级显卡跑大模型训练门槛再降：Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降，Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作，有推理优势，还在内存优化等方面表现出色。