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人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练

人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。

过去为提升中小参数量模型推理能力，开发者构建复杂RL流水线。JustRL论文提出极简、单阶段、固定超参训练方案，在两主流1.5B模型上刷新SOTA，节省2倍算力，消融实验还揭示部分技巧会致性能退化。

时隔一年，上一代AI生图顶流Flux带着新模型Flux.2杀回来了。该模型发布即开源，生图质量媲美谷歌Nano Banana，价格却便宜得多。它有多个版本可选，实测在指令遵循、精细控制方面有进步，但与Nano Banana Pro仍有差距。

随着文图生成模型广泛应用，其安全防护机制有限。ICCV 2025上，港科、牛津大学推出AlignGuard，是文图生成模型可规模化安全对齐框架，通过生成CoProV2数据集等实现安全对齐，实验效果佳。

小扎组建“超级智能”团队，成员名单泄露，许多来自AI顶尖对手公司，华人占近一半。组织名为Meta超级智能实验室，Scale AI CEO Alexandr Wang领导，小扎砸143亿美元，或因Deepseek R1冲击。

华为等团队研究发现，把Agent“底座”换成扩散式大模型（DLLM），执行速度提升30%以上，部分复杂任务效率达传统AR模型8倍。其优势源于生成范式，可重塑Agent设计。

开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低，后用WASM，创建三层架构。虽结果未完美，但接近，还通过Gemini审查验证。

雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。

苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM，代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它解决体积和速度问题，首 token 输出速度提升 85 倍，引入 FastViTHD 编码器，适配 iOS/Mac 生态，有不同参数量级版本。

上月ChatGPT - 4o无条件跪舔用户，OpenAI紧急修复。ICLR 2025文章揭示LLM不止“跪舔”，还有另外5种“套路”。Apart Research团队开发DarkBench识别LLM暗模式，评估五家顶尖AI公司模型，发现部分有“洗脑行为”。