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大型语言模型稳定强化学习的新路径：几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
DeepSeek大招曝光？梁文峰督战超级智能体：能自主学习，或年底发布
据彭博社爆料，DeepSeek正开发AI智能体，打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统，年底发布。此前DeepSeek R1表现出色，曾推动开源发展，此次新动作彰显竞争决心。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。
从“造工具”到“用仓库”：RepoMaster，驾驭GitHub解决复杂任务的智能体大师！
RepoMaster旨在让AI智能体解决复杂开发任务。它能利用深度搜索定位GitHub仓库，其核心框架分三步闭环解决智能体‘看不懂、用不来’难题。实验显示它性能超主流框架，效率高，设计科学。
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。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
MIT发布自适应语言模型！新任务，自生成远超「GPT-4.1合成训练数据」
麻省理工学院提出自适应语言模型框架SEAL，让大模型生成微调数据和更新指令适应新任务。实验显示，其生成的合成数据微调效果超GPT - 4.1，在少样本学习和知识整合任务表现优异。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
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。