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LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
Agent记忆赛道大洗牌！LoCoMo-Refined重磅发布，主流记忆框架迎来核心检验
南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined，这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞，在其标准下主流记忆框架得分普降，且相关数据集和评测脚本已开源。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
超越RAG，DRAG让LLM准确率飙升45.5%，问题越复杂能力越强
RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案，但存在短板，听不懂话里有话。DRAG方法应运而生，有DRA和RSC两大法宝，经对比实验，它在多任务上领先，准确率大幅提升，计算开销小。
解锁任意步数文生图，港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架，可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式，用两条互补训练信号，在GenEval基准表现出色，让文生图训练更灵活且具扩展性。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
LLM-based Reranker效果到底如何？一项关于SoTA模型的全面分析
在信息爆炸时代，重排序是信息检索系统核心。论文对22种重排序方法实证研究，构建无污染数据集FutureQueryEval。结果显示LLM重排序器泛化能力被高估，轻量级模型有优势，为研究和应用提供指南。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。
达摩院推出多智能体框架ReasonMed，打造医学推理数据生成新范式
在人工智能领域，推理语言模型在医学场景应用存在挑战，达摩院推出多智能体框架ReasonMed，提出医学推理数据生成新范式，开源百万级高质量数据集ReasonMed370K，验证了‘小模型 + 高质量数据’的潜力。