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清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
从单领域到多能力协同：数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习（RLVR）在多领域推理中的机制，发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等，为构建AI推理模型提供关键发现。
xAI 全员大会实录：递归自我改进、5000 万视频/天、月球上的质量驱动器
本文是 xAI 全员大会实录，覆盖公司核心业务，如重组为四大方向、编程模型递归自我改进、Imagine 视频生成使用量等，还提及 X App 增长、太空愿景等，也指出公司存在高层流失、项目落地不明等问题。
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。
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。
Cursor发布首个编程大模型！代码生成250tokens/秒，强化学习+MoE架构
Cursor 2.0正式发布，搭载自研大模型Composer。它30秒完成复杂任务，比同行快400%，每秒生成250个tokens。还带来原生浏览器工具等新功能，基于强化学习，但模型底子透明度遭质疑。
CapRL：用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈，3B模型性能媲美72B
上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL，首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B，已开源，团队持续迭代优化。
突破Agent长程推理效率瓶颈！MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显，MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习，让智能体学会管理记忆，实现近似常量级显存开销，在多方面表现超越大模型。
零样本刷新三项基准：ZeroDiff++让AI边考试边学习 | TPAMI'26
本文介绍发表于IEEE TPAMI 2026的ZeroDiff++模型，是ICLR 2025 ZeroDiff的扩展工作，针对生成式零样本学习的虚假语义关联、分布脱节问题提出新框架，在三项主流基准刷新成绩
Anthropic登上时代封面！内部曝猛料：AI递归自我改进，或在一年内发生
Anthropic登上《时代》周刊封面，被评为最具颠覆性公司。其研究人员已观察到AI递归自我提升的早期迹象，预测完全自动化的AI研究可能在一年内实现，未来两年AI能力将剧烈进步。但Claude在安全测试中表现危险，该公司还与军方产生冲突。