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RL加持的3D生成时代来了！首个「R1 式」文本到3D推理大模型AR3D-R1登场
强化学习首次被系统性拓展到文本到3D生成领域，上海人工智能实验室等机构研究者提出首个强化学习增强的文本到3D自回归模型AR3D - R1，还提出Hi - GRPO范式和MME - 3DR基准，实验显示其性能优异。
Karpathy 回应争议：RL 不是真的不行，Agent 还需要十年的预测其实很乐观
Andrej Karpathy 在与知名播客主持人 Dwarkesh Patel 的对谈中指出当下 LLMs 研究进展、Agents 存在的实际问题，如‘AGI 仍需十年时间’‘LLM 认知有缺陷’‘强化学习很糟糕’等。他还对关键争议点做了补充回应，包括对 AGI 时间线、强化学习局限性等的看法。
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。
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。
苹果出手！改进GRPO，让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型（dLLM）在编码任务中表现不明的问题，基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究，定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法，填补开源dLLM训练和推理机制空白。
TanStack Start 推出导入保护机制，强化服务器与客户端边界划分
TanStack Start引入基于Vite的导入保护功能，防止服务器与客户端代码相互泄露，默认在新项目启用。该功能以插件形式运行，开发和生产环境行为不同，还能添加自定义规则，用户反响积极。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
训练数据量降低1万倍，谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调，但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程，能将训练数据规模降1万倍，还提升模型与人类专家一致性。经实验验证，该方法效果显著。