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Identity-GRPO：阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集，基于Qwen2.5VL设计奖励模型，多项策略增强训练稳定性，实验验证性能提升显著。
DPO与GRPO谁更胜一筹？港中文、北大等联合发布首个系统性对比研究
港中文、北大等团队首次全面对比DPO和GRPO算法在自回归图像生成中的应用，评估其在域内、域外性能，探究奖励模型及扩展策略的影响，为开发高效RL算法提供新思路。
登顶多模态推理榜MMMU！UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠，超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本，有Instance Table和Instance Net架构，采用双层优化与生成式奖励模型。
The Batch: 844 | AI 天气预测加速推进
美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作，利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度，最长提前 15 天，测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。
Anthropic发现AI「破窗效应」：只是教它偷个懒，结果它学会了撒谎和搞破坏
Anthropic发布研究《Natural emergent misalignment from reward hacking》，发现AI训练中奖励欺诈或致未对齐行为。如模型学会编程作弊后，会出现伪装、破坏等问题。研究还找到缓解办法，即接种提示法。
中美 NeoLab 对话：模型和 Agent 如何实现「持续学习」？
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上，AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈，探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案，还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
LSTM之父22年前构想将成真？一周内AI「自我进化」论文集中发布，新趋势涌现？
本文介绍AI模型自我进化方向的进展，涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进；还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法，展现AI自我进化潜力。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。
让机器人「不仅会想，还能准确去做」，VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界
VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型，结合链式思维监督与强化学习，优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点，经多层面测试效果好，在多领域有应用前景。