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同时监督和强化的单阶段大模型微调，告别“先背书再刷题”，推理泛化双提升｜中科院&美团等

中国科学院自动化研究所联合美团提出单阶段监督 - 强化微调方法 SRFT，结合监督微调与强化微调，解决传统两阶段方法的不足，在多任务中提升推理和泛化能力。

在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。

阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。

在大模型竞赛白热化当下，强化学习后训练成突破LLM性能天花板核心路径，但算力浪费和集群效率低是难题。华为团队祭出两大黑科技破局，在超节点实现训推共卡，资源利用率翻倍，还提升训练速度。

AI时代从论文到产品Demo开发全链路工作耗时费力，现有Agent也有诸多问题。香港大学数据科学实验室（HKUDS）开发的DeepCode开源框架，定位“全自动AI软件开发框架”，可一键从论文/需求生成完整项目，已获7.5K Star。

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。

苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架，主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导，且生态强大，苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择，也避免侵权。

本文整理自吴翼博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会的分享。他介绍 AReaL 框架及 Agent 最佳实践，阐述强化学习与大模型联系，指出 Agent 是 AGI 未来 5 年关键，强化学习是 Agent 技术核心，还分享团队成果与经验。

文章介绍GSD框架，它旨在解决AI编程工具的Context Rot问题，通过Meta - prompting等方法将开发过程阶段化。提供常用命令稳定工作流，有实用新能力，适用于多种场景，以npm包部署，支持多平台。

阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe，让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架，小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5，还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。