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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。
全新预训练数据筛选方案，让数据效率提升10倍！配置仅需fastText评分器｜港科大vivo出品
香港科技大学和vivo AI Lab提出轻量级高效数据选择方法PreSelect，已被ICML 2025接收。它只需训练部署基于fastText的评分器，减少10倍计算需求，在多数据集实验中效果显著优于其他方法。
Cursor滑跪开源技术报告：Kimi基模这样微调能干翻Claude
Cursor放出Composer 2技术报告力证‘自研’，基于Kimi K2.5经持续预训练和异步强化学习，测试表现好。同时，杨植麟分享Kimi团队最新思考，认为大模型要规模化，断言大模型训练进入第三阶段。
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习，那文科考高分得靠什么？
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习，但文科题无标准答案，此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分，靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。
关键突破：理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型，成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型，从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。
Meta宣布AI研究架构调整，成立TBD Lab，取消AGI Foundations团队，强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组，将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向，如构建‘omni’模型；FAIR成创新引擎；解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
不用人类手写训练框架了！AI自己写代码，训出1B端侧「小钢炮」
5月25日，面壁开源端侧文本基座大模型MiniCPM5 - 1B，主打低成本部署等。它由AI编写的ForgeTrain框架参与预训练，效果与英伟达Megatron对齐且速度快10%。该模型在榜单表现优，应用边界广，部署门槛低。
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首，GPPO算法双效强化稳定性与探索能力！
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型，基于Qwen3 - 8B - Base打造，在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力，团队还对训练流程多环节深入分析，给出优化策略。
具身智能稀缺的数据，可能藏在这个游戏手柄里？
游戏录屏平台Medal掌握的玩家操作记录成机器人模型训练核心数据。其创始人皮姆创办General Intuition获高额融资，该公司用游戏录像预训练动作模型，但也面临数据多元性、任务表现及合作模式等问题。