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刚刚！Thinking Machines Lab ｜ 长文揭开LLM推理不确定性真相！
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》，揭示大语言模型推理不确定性原因，并非“并发 + 浮点”假设那么简单，主要是负载及batch size不确定所致，还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。
伯克利最强代码Agent屠榜SWE-Bench！用Scaling RL打造，配方全公开
开源软件工程模型DeepSWE横空出世，基于Qwen3 - 32B，仅用强化学习训练，以59%准确率刷新SOTA。它采用rLLM框架、R2E - Gym环境，用改良GRPO++算法，还介绍了评估策略及训练挑战的解决办法。
字节Seed开源长线记忆多模态Agent，像人一样能听会看
字节Seed发布全新多模态智能体框架M3 - Agent，能听会看、有长期记忆且免费开源。团队还开发新长视频问答基准M3 - Bench并开源。实验显示，M3 - Agent在多基准测试中显著优于基线模型。
突发！Jason wei也被小扎挖走了
Jason wei是OpenAI研究科学家，是思维链、强化学习研究重要推动者，2023年2月加入OpenAI，此前在谷歌大脑工作。他和HYUNG Won Chung一同被小扎挖走，二人是o系列模型及测试时间计算重要推动者。
ICML 2026｜告别「单线程」思维，智能体进化出了原生的并行推理大脑
北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR，它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式，配套并行推理引擎，让并行推理成模型原生认知能力，还介绍了其具体实现、实验结论等。
最鲁棒的MLLM！港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。
3B Image Captioning小钢炮重磅来袭，性能比肩Qwen2.5-VL-72B
文章推荐Dense Image Captioning新技术CapRL，它首次将DeepSeek - R1强化学习法用于image captioning，创新定义reward。训练的CapRL - 3B模型性能比肩Qwen2.5 - VL - 72B，解决了reward设计难题，已开源相关内容。
假如有一万张卡，RL训练该怎么扩大规模？十万张呢？
本文是腾讯混元团队针对大模型强化学习规模化训练的研究，聚焦万卡级算力下Batch Size优化问题，拆分样本效率与系统效率的影响，给出可落地的调优框架，实测可缩短29%训练时间。
阿里巴巴新论文：让LLM学会管理记忆，告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。
林俊旸Agent创业首次亮相，腾讯已投
前Qwen一号位林俊旸官宣创业公司Pragmatik Labs，方向为做横跨数字与物理世界的下一代Agent。公司获高榕、红杉、腾讯等投资，投后估值达20亿美元。虽无产品模型，但凭借林俊旸过往成绩受关注。