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清华、快手提出AttnRL：让大模型用「注意力」探索
清华和快手团队提出新框架AttnRL，引入注意力机制提升过程监督强化学习效率与性能。它解决传统方法在分支位置选择和采样策略上的效率问题，实验显示在多基准测试中表现优异。
VLA大模型做长任务总断片？同济KC-VLA用关键帧链给治好了
VLA大模型记性是短板，处理非马尔可夫任务常束手无策。同济大学等提出KC - VLA框架，用关键帧链接赋予机器人全局时间感知能力，还构建了长时序记忆依赖基准测试，实验显示其性能优越。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
Coding Agent 自主解题很强，但用户改一行代码就"翻车"？自所团队提出 SWE-Touch 揭示共享工作空间下的能力缺口
当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。
波士顿动力机器狗侧空翻炸场！穿轮滑鞋照样能翻
风头被中国机器人盖过的波士顿动力，让机器狗Spot完成侧空翻等动作。工程师称它并非为空翻设计。空翻是严苛测试手段，能验证系统性能，还透露了训练细节，此外它还将上《美国达人秀》。
从显式CoT到隐式CoT：复旦让AI告别啰嗦，实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术，解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督，提升性能、效率和可解释性，在多模型和任务测试中表现出色，让大模型高效沉默推理。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
GPT-5：没有AGI，失望和天花板，最具竞争力的可能是定价
刚看完GPT - 5发布会，整体令人失望。发布会现错误图片，市场反馈不佳，专家认为开发仓促。它有三个型号，基础性能表现不一，在部分测试中不如竞品，亮点是价格有竞争力，代码能力受开发者好评。
单向VLM变双向！人大斯坦福等提出MoCa框架：双向多模态编码器
人大、斯坦福等机构提出MoCa框架，将单向视觉语言模型转化为双向多模态嵌入模型。它通过持续预训练和异构对比微调，解决传统模型局限，在多模态基准测试中表现优异，尤其小规模模型性能突出。
首个多轮LLM Router问世, Router-R1可让大模型学会「思考–路由–聚合」
在大语言模型种类爆炸的时代，如何智能分配任务成新挑战。伊利诺伊大学香槟分校团队发布 Router - R1，让 LLM 学会‘思考–路由–聚合’，用强化学习平衡性能与成本，在七大基准测试表现出色。