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X上63万人围观的Traning-Free GRPO：把GRPO搬进上下文空间学习

年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习，GRPO成常见RL算法，但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO，将GRPO训练范式迁移到上下文学习，成本低、泛化好，已开源。

中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。

AI正从语言模型走向智能体，强化学习成关键技术，但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL，实现系统级重构，其智能基础设施战略布局领先，具产业赋能优势。

上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。

强化学习是当今LLM重要技术，Unsloth团队发布教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO到GRPO，分享用GRPO训练推理模型技巧，涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。

面向自动驾驶的多模态大模型存在问题，FSDrive提出“时空视觉CoT”，让模型“以图思考”，联合未来场景与感知结果进行可视化推理。该方法在不改动原有MLLM架构前提下激活图像生成能力，实验表现出色。

OpenAI为ChatGPT上线苏格拉底「学习模式」，针对大学生，以交互式提示、分步解答等功能引导学习，可应对复杂学科难题。一经推出便受网友热捧，有人预言将端掉一波教育类AI。

近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。

Andrej Karpathy深度解读Sutton与Dwarkesh的播客对话。Sutton认为大模型不符合「苦涩教训」，因其训练依赖人类数据集。他追求类似动物通过强化学习与世界交互的系统。Karpathy认可批评，认为找到符合原则算法是突破。

在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。