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首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！

上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。

纽约大学等8家机构研究者提出LiveCodeBench Pro竞技编程基准测试，评估了Gemini 2.5 Pro等前沿大模型。发现当前模型有显著不足，在无外部工具时，高难度题通过率为0，LLM与人类大师级水平差距明显。

Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验，提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作，智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现，还衍生出表现出色的auto - discovery项目。

京东和中科院信工所开展Self - Taught RLVR系列研究，连发三篇论文。从RLSD、NPO、CoPD三个维度探索让大模型自我指导。如RLSD解决信息泄漏，NPO引入有效学习信号，CoPD整合多专家能力，各有创新与良好效果。

上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。

2026年具身智能行业火热，但技术路线不明。深度机智创始人陈凯在中关村论坛发布具身智能基座模型PhysBrain 1.0，用千余小时人类第一视角数据超越真机数万小时数据成果，开启具身领域‘物理常识’革命。

3月4日，蚂蚁集团联合清华发布开源强化学习训练框架AReaL v1.0稳定版，主打‘Agent一键接入RL训练’。它解决现有智能体框架接入训练成本高、缺乏持续进化能力的问题，还推出原生训练引擎Archon，集成AI辅助开发体系。

5月12日，虚时科技与地瓜机器人联合开发的AnySceneGen平台发布，这是面向具身智能训练的仿真空间生成平台。具身智能训练需海量数据，传统仿真数据生产依赖人工，效率低。该平台以模型替代人工，重构生产方式，优势显著。

Code Arena最新榜单出炉，Qwen3.7 - Max以1541分冲进全球第四，是前五中唯一非Claude模型。它在多项测试中表现出色，是为长时间自主执行任务设计的Agent基座模型，编程跃升或与环境扩展、长程自主执行训练方法升级有关。

Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。