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无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
OpenAI 迈出关键一步：LLM 黑盒不再是盲盒
OpenAI开源新研究成果，提出全新范式，训练权重稀疏的Transformer模型以提取人类可理解的电路。该方法分三步，关键结果显示稀疏模型优势多，但也存在训练成本高、规模有限等局限，还给出两条未来路线。
她拒了贝索斯，离开黄仁勋，只为回答一个问题：AI能学会物理世界吗？
近日，AI初创公司Accelerated Understanding亮相，由Anima Anandkumar夫妇创立。它未随主流，目标是训练模拟物理现象的通用AI模型。该模型处理数据规模大，公司想解决AI验证瓶颈，产品面向科研工程机构。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
阿里开源QwenLong-L1：首个以强化学习训练的长上下文推理大模型
LRMs扩展到长文本场景是挑战，阿里开源QwenLong-L1框架，是首个用强化学习训练用于长文本推理的模型。它含三个核心组件，QwenLong-L1-32B性能领先，与Claude-3.7-Sonnet-Thinking相当。
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时，存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL，采用全分布式架构和多控制器范式，解决传统框架痛点，在多方面验证了其高性能。
清库存！DeepSeek突然补全R1技术报告，训练路径首次详细公开
DeepSeek给近一年前登上《Nature》封面的R1论文补64页技术细节，正文大幅翻修。新论文展开R1完整训练路径，补充R1 - Zero分析，还披露安全评估细节。此外团队稳定，引发对其后续动作猜测。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
3个月融资亿元，流形空间证明世界模型也需要预训练 | 甲子光年
2025年5月武伟创办流形空间，成立3个月获亿元融资。他认为VLA是过渡方案，世界模型是AGI新基建。当下技术分显式物理建模和隐空间交互两派，流形空间做具身世界模型，从预训练做起，还将领域模型产品化。
零样本 Sim-to-Real ！实现五指灵巧手力控抓取与手内操作
ByteDance Seed团队研究论文针对训练真实硬件控制策略难的问题，提出实用强化学习框架。该框架有完整Sim - to - Real方案，结合触觉反馈和关节力矩感知，在纯仿真环境训练策略，可零样本部署在真实五指灵巧手。