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RL在Agentic Reasoning中的作用：拨开迷雾，看清本质
近年大语言模型在推理任务能力惊人，但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具，强化学习虽被引入，但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习，提出有效方法。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
突发！OpenAI停止强化学习训练两周
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周，加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复，最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
李飞飞最新思考：语言模型救不了机器人
本文是对李飞飞的访谈编译。她指出语言模型在世界理解上有短板，空间智能是关键，还探讨了AI发展历程、世界模型重要性等，介绍其公司产品Marble，强调人人在AI时代都有位置。
大语言模型 + 编程智能体 = 安全噩梦
作者结合黑帽大会英伟达演讲，指出大语言模型和编程智能体扩大攻击面。如攻击者利用公共资源留恶意指令，实施水坑攻击。强大编程智能体虽普及，但易造成安全漏洞，虽有防御措施但效果有限。
Anthropic 研究员：强化学习将推动 Transformer 实现 AGI
在 AI Agenda Live 纽约活动上，Anthropic 强化学习团队技术负责人 Sholto Douglas 称，无需新架构突破，强化学习能让 Transformer 达人类专家级别表现，接近 AGI。但定义「好表现」是难题，Anthropic 或投 10 亿美元提升模型企业应用表现。
Karpathy：强化学习「有点问题」，突破还需新算法
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Karpathy发文称，强化学习虽能带来更多收益，但机制「可疑」，不像人类解决智能任务的方式。他提出新算法框架，还指出当前存在诸多待解决的问题。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享，结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络，探讨未来超大规模 RL 发展方向，涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
Qwen-AgentWorld：一个语言世界模型，模拟七大Agentic领域
今天正式发布 Qwen-AgentWorld，它是首个原生语言世界模型，能在七大领域模拟智能体交互环境。同步发布 AgentWorldBench 评测基准。Qwen-AgentWorld 经三阶段训练，在评测中表现出色，还探索两种范式增强通用智能体能力。