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一键式训练端到端Agent，Qwen3+MCP工具集高效集成！
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
Thinking Machines再发文：模块化流形让训练更稳定
Mira Murati团队分享神经网络训练推理新研究，提出“模块化流形”让训练更稳定。将权重约束在Stiefel流形，设计Manifold Muon优化器，实验显示效果好，但计算开销和理论问题待解决，代码已开源。
中国AI芯片如何破局？这家公司重注推理芯片
2月3日，云天励飞董事长陈宁在战略前瞻会表示要All in AI大算力推理芯片，打造“中国版TPU”。他认为2025 - 2035年是推理芯片高光时刻，还介绍了公司技术壁垒、差异、战略及生态等内容。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域！最新法律AI评估标准来了，抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam，它含4886道题，每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难，LEXam引入评估新模式，还对不同模型做了测试。
千星项目LLMRouter：多模型路由，16+策略优化推理
UIUC开源智能模型路由框架LLMRouter，可自动为大模型应用选最优模型，有16+路由策略。该框架打通训练、评测等链路，解耦Route与Training模块，支持多轮协同等，还可插件式扩展。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
Tool-Star：赋予大模型结合多工具推理的能力
文章提出Tool - Star框架，旨在解决大模型多工具协作推理难题。它从数据端到训练流程优化，让模型调用多种工具，在复杂计算和知识型推理任务表现卓越，还探讨了未来多模态及多工具扩展方向。
这个推理模型：HRM ，只用2700万参数，超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM，它是全新循环架构，仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上表现卓越，还引入近似梯度等方法，有推动通用计算变革潜力。