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重磅！Thinking Machines开山之作：大模型输出随机的根本原因被揪出，并开源终结方案

由OpenAI前CTO创办的Thinking Machines宣布上线技术研究博客，开篇文章揪出LLM输出随机的根本原因是负载及批次大小的非确定性变化，并给出系统性解法，还开源方案。

浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。

全球围绕GenAI开展融资和市场开发，中国软件企业迎来出海新机遇。用友作为特殊代表，既是参与者也是‘吹哨者’。其全球化业务升级，与多企业双赢，且凭借数智能力能与国外巨头竞争。

智谱AI发布GLM 4.5，不仅开源模型，还开源整套后训练基础设施。模型规格亮眼，性能也超越qwen 235b。其开源的训练框架slime专为强化学习扩展设计，完整工具链支持多种模型。

大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。

LLM正飞速进化，METR研究发现其智能每7个月翻番。到2030年，一个模型几小时就能完成人类工程师数月的工作。该研究提出“任务完成时间视野”指标衡量模型能力，不同模型表现差异大。

开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。

苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。

6月26日首形科技宣布完成Pre - A轮融资，由招商局创投、深创投领投。创始人胡宇航长期研究机器人相关方向，其成果构成产品技术起点。公司有三大技术体系，还提出类人共情价值，欲引领机器人情感觉醒时代。

苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球，开发全身视觉运动控制策略，使其最高挥拍速达12米/秒，还涌现类人回位行为，研究证明足式机器人在体育场景应用可行。