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CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
半在线RL新范式UI-S1，使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端，本文提出半在线强化学习范式，训练出UI - S1 - 7B模型，性能提升显著，还提出新评估指标SOP，是迈向实用化AI智能体的重要一步。
机器人进入“边做边学”时代：星尘发布在线强化学习框架，让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL，解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行，攻克延迟失准问题，在多项真机测试中大幅提升任务成功率。
景不动人动，MLLM如何面对「移步换景」的真实世界？OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench，从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界，揭示主流多模态大模型在线时空理解短板，为未来模型发展指明方向。
数百个虚拟人在线逃生！天大等发布：首个实时在线多智能体模拟方法
天津大学联合清华和卡迪夫大学推出RESCUE系统，把「大脑感知 - 决策 - 行动」循环搬进电脑，让数百虚拟人在线逃生。该系统能实时呈现地形等信息，还能标记身体碰撞力，可用于公共安全场景演练。
蒸馏效果起飞！DOPD破解「特权幻觉」，让在线策略蒸馏更有效
近期，新加坡国立大学等团队提出 DOPD 法解「特权幻觉」难题。该法依 token 情况动态蒸馏，实验表明其在 LLM、VLM 蒸馏效果好，鲁棒性强，训练稳定，为在线策略蒸馏提供新思路。
OpenAI宣布推出AI在线招聘平台，和微软的领英打起来了
OpenAI计划2026年推出AI在线招聘平台OpenAI Jobs Platform，借助AI匹配企业需求与员工能力，将与微软领英竞争，还与多机构合作，同时扩展学习平台并推认证课程。
RLinf上新πRL：在线强化学习微调π0和π0.5
近年来，基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术，但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL，提出两种微调方案，在测试平台验证了有效性，目前代码等已开源。
养虾时代终结？免部署、7×24小时在线、自进化的“赛博骡子”来了！
全球首个自进化个人AI——MuleRun（骡子快跑）正式发布，免部署、7×24小时在线、可自主进化。它适配个体需求、实现群体智慧共享，能完成多类任务，还保障安全、提供售后。
破解在线长时序重建难题！纯视觉、单卡实时的公里级流式3D重建｜CVPR'26
在自动驾驶等领域，长序列3D重建落地难，存在精度退化等问题。即将到来的CVPR 2026中，LongStream模型开源，它重新设计，解决了长序列难题，在多基准测试表现强，推动3D视觉走向在线建模。