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无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
真机RL杀疯了！机器人自学20分钟100分，数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
WRC 观察丨VLA 叙事能带来融资，但不能带来收入
本文聚焦2025年WRC展会，揭示具身智能行业现状。厂商展品增多强化‘量产元年’信号，但销售焦虑弥漫，包括销售人员扩招、渠道搭建难等。还分析不同类型机器人销售情况、应用场景及市场前景。
63页的面向AI搜索范式：Multi-agent、MCP、DAG、RL
百度搜索发布63页《迈向人工智能搜索范式》Paper，介绍模块化、多智能体框架，新范式协调四个专门LLM代理处理搜索事务，还提及新内容及重要性，为下一代AI搜索系统提供基础。
从 VLM 到 VLA，智驾距离跨过「L2.9999」还有多远？
2025 年上半年，国内智驾安全受关注，浮夸宣传行不通。文章探讨厂商智驾宣传卡「L2.9999」玄机、端到端成主流原因等，分析了 L2 与 L3 区别及事故责任界定，还提及车企应对策略。
长程 Agent 越跑越乱？ContextPilot 用细粒度 RL 教会模型主动管理上下文
长程 Agent 推理时，传统方法使上下文臃肿、推理成本高。清华、腾讯等团队提出 ContextPilot 框架，扩展管理工具集、采用新采样和信用分配方法。实验显示其用短上下文获高分，降低推理开销。
测试时也能RL，英伟达等提出全新范式：TTT-Discover
近日，斯坦福、英伟达、Together AI 等联合开源全新测试时新范式 TTT - Discover，在测试阶段用强化学习微调模型，以刷出 single best 结果，用几百美元就刷新诸多领域 SOTA。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
这个情人节，AI深吻Math！国产RL系统多维突破300年亲吻数难题
2月14日情人节，上智院等联合研发的PackingStar强化学习系统，在多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录，实现数学结构领域多维度、系统性突破。它将复杂几何问题转化为可训练游戏，成果获权威认可。