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前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
人生教练团Agent v2.0！给你省下万元咨询费（内有详细教程）
作者打造“人生教练Agent 2.0”，将马斯克、查理·芒格等大神“塞进”电脑。它有AI主持人，能根据问题召集合适导师。还介绍使用流程，灵感源于AIasMe等，后续会教加记忆功能。
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。