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红杉的投资哲学和秘密武器，a16z 投了个很有意思的 AI 学习产品
文章分享红杉投资哲学与秘密武器。决策重信念而非共识，管理赋能‘异类’人才，聚焦可控‘输入’，筛选要有勇气。还提到其‘人才佩奇排名’系统，此外介绍a16z投资的AI学习产品。
AI写论文，AI评阅！AI顶会ICLR完成「AI闭环」，1/5审稿意见纯AI给出
在号称「史上最严管控AI」的顶级会议ICLR 2026上，超五分之一审稿意见由大模型一键生成。这发生在ICLR颁布史上最严LLM规定后不久，引发诸多争议，也凸显AI改写科学评审分工的趋势。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
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。
ICLR 2026 Oral｜中科院团队提出新框架「SparseRL」，深度强化学习可自动生成高性能CUDA代码
中科院计算所团队提出 SparseRL 框架，将深度强化学习引入稀疏 CUDA 代码生成任务。实验显示，在 SpMV 任务上编译成功率提升 20%，执行速度提升 30%。该成果已入选 ICLR 2026 Oral。
Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
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。