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0人工参与实现梯度更新！MIT新框架让AI自动生成微调数据，权重自主升级
MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。
算法与我们：谁在驱动极化？
荷兰阿姆斯特丹大学论文《我们能修复社交媒体吗？》借助AI模拟无算法社交平台，发现三大乱象迅速复现，干预收效甚微。指出问题根源或在社交底层架构，用户可改变分享模式。
强化学习新发现：无需数学样本，仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现，让多模态大语言模型玩简单游戏，无需数学样本，就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
刷屏的SBTI，底层算法有点东西…
近期SBTI人格测试爆火，它出自B站UP主Q肉儿串儿，初衷是劝朋友戒酒。经分析，它大概率是“人工主导+AI辅助”的产物，技术架构简单，算法逻辑是答题拆维度、分数归档、模板匹配。此外，还有大神网友推出MBAI版测试题。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
最新 AGI 暴论：强化学习的「GPT-3 时刻」实现，还需要 1 万年？
国外AI初创公司Mechanize三位创始人联合撰文称，RL或迎“GPT - 3时刻”，但需数千至上万年“模型处理任务所用时间”训练。还提出“复制训练”新范式，能磨炼模型能力，补足短板。