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首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时，DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色，缩小了开源与闭源模型差距，还降低了成本，给硅谷闭源AI公司带来压力。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
文心X1.1三大能力狂飙，海内外实测还挺惊艳！
9日WAVE SUMMIT深度学习开发者2025大会上，文心大模型X1.1发布，事实性、指令遵循、智能体能力显著提升，多项测试表现佳。它能做到知识一致，精准遵循指令，智能体解决问题出色，代码、数学、多模态能力也有进化，得益于迭代式混合强化学习训练框架。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。
走出 MMLU 的高分幻觉：AI Agent 的「斯坦利时刻」与职场生存法则
文章指出多模态大模型在基准测试分数高，在实际业务流程却像‘职场巨婴’。研究团队构建Trainee - Bench测试顶尖模型，结果显示模型离‘独立上岗’远，凸显提升Agent自主学习性的重要性。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
复读一年，AI 把高考数学成绩从及格线提到 145 分！AI 数学能力发生了什么？
今年媒体让AI做高考数学题，Gemini 2.5 Pro获145分排第一。从去年到今年，AI数学能力指数级增长，这得益于推理模型。推理模型用思维链和强化学习解题，未来高考数学或难区分模型能力。
迈向原生全模态AI智能体：人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务，覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大，OmniAtlas 显著提升开源模型表现，并指出未来全模态智能体发展方向。