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腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」

腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。

北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。

OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布，它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型，在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术，能力提升但引发安全专家担忧，该技术可使模型内部计算增多，思维链监控或失效。

2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。

首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令，考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力，但未达工程一线要求。

OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架，系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等，在 Terminal Bench 2.0 排名靠前，GitHub 星数超 24000。

阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking，预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异，能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新，千问App等已上新，网友认可其能力与更新速度。

本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题，团队研发综合能源智能体平台，阐述框架搭建、各组件功能及设计考量，还分享思考与可优化点。

Kimi总裁张予彤在北大分享，谈AI时代人才标准，偏好有抽象能力和偏执的人。还探讨AI创造新工作、学校课程设计、企业管理等问题，分享Kimi招人标准、组织特点及对行业诸多问题的看法。

复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。