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量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
感谢 OpenClaw，国产大模型终于知道怎么挣钱了
OpenClaw作为免费开源项目，重新定义Token消耗量级，催生‘超级Token耗散场景’，倒逼模型厂商推出‘Token Plan’。多家国产模型厂商跟进推出‘龙虾套餐’，云平台也下场布局。但OpenClaw面临配置门槛、任务稳定性和必用场景等问题。
模型之上，才是真正的资产
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在《没有生态的前沿，立不住》中提出，每家公司未来要构建人力资本与Token资本。强调Token资本构建靠学习闭环，还提出检验公司是否拥有Token资本的方法，呼吁避免价值集中到少数模型公司。
逐个token太慢！大模型原生并行出token，CMU、英伟达新作Multiverse
卡耐基梅隆大学（CMU）和英伟达研究者提出Multiverse，这是能实现原生并行生成的新型生成模型。它解决了现有并行生成模型缺乏连贯性等问题，通过多方面协同设计构建推理模型，还开源了生态系统。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’，缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起，但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生，解决难题，在多任务实验表现出色，推动LLM向智能体转变。
零Token部署GraphRAG，LinearRAG做到了~
现有GraphRAG模型在实际应用中常不如朴素RAG，原因是自动构建的知识图谱质量不佳。LinearRAG框架通过Tri - Graph架构、两阶段精准检索和零Token范式重构GraphRAG，在多数据集上超越现有方法，代码和数据已开源。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
tokens烧钱太快？试试这个四层模型组合
ClaudeCode等智能体兴起，开发者面临tokens不够用、主流模型降智问题。网络给出多模型策略缓解，网友将2026年主流模型分四档，还介绍了实际路由策略、部署建议，指出单模型依赖危险。