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ICLR 2026 Oral｜中科院团队提出新框架「SparseRL」，深度强化学习可自动生成高性能CUDA代码
中科院计算所团队提出 SparseRL 框架，将深度强化学习引入稀疏 CUDA 代码生成任务。实验显示，在 SpMV 任务上编译成功率提升 20%，执行速度提升 30%。该成果已入选 ICLR 2026 Oral。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
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。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
一个省略号提示+强化学习搞定大模型“过度思考”，中科院自动化所新方法：从强制推理到自主选择
中国科学院自动化研究所联合鹏城实验室提出AutoThink方法，用省略号提示和多阶段强化学习，让推理大模型依题目难度自主切换思考模式，解决过度思考问题，在多数据集验证有效。
上周 GPT 和 Codex 各有一个发布，很多人没注意吗？可以解锁 Codex 百万上下文了
最近基模发布多，OpenAI 俩更新被低估忽略。一是 GPT - 5.6 Sol 的 Ultrafast 模式，输出最高达每秒 750 Token，先向少量 API 客户开放；二是 Codex 为其开放百万上下文能力，不过大窗口有代价。
“VLA和世界模型都不是终局，会有物理世界独有的模型” | 蚂蚁灵波沈宇军@AIGC2026
在2026中国AIGC产业峰会，蚂蚁灵波沈宇军与李根深度对话。沈宇军指出大模型踩中互联网数据红利，但机器人数据空白。他认为VLA和世界模型非具身智能终局，未来会有物理世界独有的模型。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1：借鉴人类运动学习机制｜中国科学院磐石研发团队
中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器，融合神经与符号规划系统优势，借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制，在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1，已加入“磐石·科学基础大模型”。