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断崖第一！深度机智Z-WM再夺WorldArena冠军
2026年5月深度机智成立一周年，其Z - WM在WorldArena Track 2夺冠，领先30.5分。该公司围绕人类第一视角数据构建完整技术体系，其成果表明生成数据可用于具身智能模型训练，具身智能竞争重心正迁移。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
北大字节开源首个时空推理视频模型！思考过程全透明，性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video，将显式时空证据嵌入视频推理全过程，采用non-agent架构，性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系，采用双阶段训练，实验表现优秀。
制造企业如何实现 AI 产品经理“能力复制”？｜极客时间 AI 人才培养实践
在数智化转型中，企业 AI 培训常难以转化业务价值。极客时间为某制造企业定制 AI 产品经理 OMO 训练营，以业务场景为导向，采用三阶段闭环培养模式，课程覆盖全链路，助企业培养人才、建立培养体系。
SeePhys Pro：重新审视多模态物理推理中的视觉理解与训练收益
来自中山大学等的研究者提出SeePhys Pro，是面向多模态物理推理的细粒度评测与训练诊断框架。发布了benchmark、训练集等，测评显示当前模型在信息模态转变时不稳定，为模型评测和训练研究提供基础。
从最优传输角度训练奖励模型：让 RLHF 学会「忽略错误偏好」丨ICML 2026
浙江大学、小红书、北京大学等团队提出SelectiveRM，基于最优传输训练奖励模型。它重构训练目标，通过选择性分布对齐排除噪声偏好，解决了奖励模型训练中监督信号不可靠的问题，实验验证其有效且泛化能力好。
AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
本文是 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者将电商场景 Qwen3 微调流水线沉淀成 Agent 驱动的三阶段框架，还分享踩坑经验。思路方法与平台无关，可类比到外部环境，适合关注 AI Coding 等的同学。
ROCK & ROLL！阿里给智能体造了个实战演练场 | 开源
阿里开源新项目ROCK，解决了智能体无法在真实环境中规模化训练的难题。它与阿里此前的RL训练框架ROLL配合，构成完整的智能体训练闭环，推开了Agentic AI规模化应用的大门。
RL是「点金石」还是「挖掘机」？CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架，分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响，调和了RL有效性的不同观点，为改进训练策略提供基础。
LLM学习笔记：最好的学习方法是带着问题去寻找答案
文章总结拓展Andrej Karpathy教学视频，分析大模型聊天流程与原理，介绍LLM训练步骤，包括预训练、后训练和强化学习，还提及主流特性应用，如文件上传、网络搜索，强调带问题学习的重要性。