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VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
OpenAI闪电吞下Astral！Python开发者工具链沦陷，AI要住进你的终端
OpenAI宣布收购Python工具链明星公司Astral，团队并入Codex。Codex周活已破200万。AI编程入口之争从「谁的模型更强」升级为「谁能定义开发者的工作流」，OpenAI此举意在抢入口。
NeurIPS 25 | GRPO进阶版来了，GVPO重构大模型后训练范式
大模型后训练越发关键，GRPO 有缺陷。作业帮与香港科技大学（广州）团队在 NeurIPS 2025 提出 GVPO 方法，解决 GRPO 稳定性难题，理论有最优解保证，实验表现超现有方法。
飞书和豆包合并后的第一个Agent产品，豆包工作，它来了。
字节发布飞书与豆包整合后的首个产品——豆包工作，它是完整办公 Agent，与飞书原生打通，功能丰富。对用飞书办公的公司而言，使用便捷，还便于管理 AI 额度，是很好的 Agent 起手式。
震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真，它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致，还上传到GitHub。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
Jeff Dean最新访谈：未来开发者人均50个智能体，写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言，未来开发者人均管理50个智能体，写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略，介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能，强调多模态及低延迟价值，给出未来模型发展预测。
ACL 2026 | 中科大&上海AILab揭示强化学习后训练的Scaling Law
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。
90后华人副教授突破30年数学猜想！结论与生成式AI直接相关
90后华人数学家Yuansi Chen攻破困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想，论文精确到一个log log η因子。此研究为理解高维离散空间平滑化提供论证，与机器学习、生成式AI密切相关。
独家｜浙大00后世界模型创业，完成新一轮亿元融资，已在多个产业领域实现交付
2021年浙大陈天润成立魔芯科技，早期围绕AI驱动3D内容生成。2024年底转向3D场景建模和世界模型，走纯隐式方法。团队年轻有优势，已产生收入，完成融资，将推新模型，目标是实现‘3D的ChatGPT时刻’。