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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。
Karpathy 最新访谈：Vibe Coding 只是开始，真正重要的是 Agentic Engineering
Andrej Karpathy在访谈中分享编程范式剧变感受，谈到Software 3.0实质，指出AI能力不均，介绍Vibe Coding和Agentic Engineering区别，还提及创业机会、人类技能价值等内容。
鹏城实验室 X 中大hcp实验室推出 RADAR : 具身智能评测的新标杆
RADAR是鹏城实验室与中大hcp实验室为具身智能领域设计的评测基准，解决现有评测体系三大缺陷，通过创新设计揭示模型不足，为研究者提供方向，推动具身智能实用化。
2026 将近，世界模型到底更「世界」了吗？
近期 Runway 发布相关产品，让「世界模型」讨论再聚焦。其定义从强化学习语境延伸，业内理解不断变化，概念边界变模糊。如今被推到和 LLM 同级，出现概念同名但内核分裂现象。
小米打通智驾和具身大模型，然后开源了
小米汽车陈龙团队开源全球首个跨具身基座模型MiMo - Embodied，基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，打破室内操作与户外驾驶领域鸿沟，在29个Benchmark上超现有模型。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。
生成式推理再排序，可能会是LLM4RecSys的新突破口吗？
Meta AI研究者尝试把推理模型引入推荐系统再排序阶段。论文通过监督微调等赋予模型推理能力，超LLM4Recsys标杆。中期内化物品语意ID，生成推理路径，推理赋能再排序，披露重排序提升空间。
更全面的具身智能真机评测来了！CVPR 2026 ManipArena挑战赛邀你打榜
具身智能产业发展迅速，但缺统一、高标准真机评测体系，成发展痛点。中山大学等机构推出 ManipArena 挑战赛，提供科学评测框架，已测部分模型，揭示不同技术路线能力边界，为产业发展提供基础。
告别大模型“失忆”！人大开源MemSifter：轻量代理先思考再回忆，搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中，长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架，将记忆检索工作外包给轻量级代理模型，在8个权威测试中超越现有方案，且已开源。