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腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作

大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。

2026年Agent迈入科研&落地深水区，推荐两篇开年必读综述。一篇剖析Agentic AI范式演进与挑战，另一篇拆解AI Agent系统架构，还给出范式演化、工程骨架等内容及未来科研优先级。

Current Robotics 发布跨本体、多模态物理世界模型 CurrentWorld-0，它从真实数据学规律，整合跨本体、多视角和力触预测，可评测机器人，解决动作可控性等问题，让评测成训练数据入口。

大模型后训练越发关键，GRPO 有缺陷。作业帮与香港科技大学（广州）团队在 NeurIPS 2025 提出 GVPO 方法，解决 GRPO 稳定性难题，理论有最优解保证，实验表现超现有方法。

VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。

中国科学技术大学和上海人工智能实验室等团队，在Qwen2.5和Llama 3模型开展研究，揭示强化学习后训练的Scaling Law，提出幂律公式预测模型学习效率与训练轨迹，成果被ACL 2026接收。

文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。

多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。

AI原生设备爆发，传统操作系统面临挑战，将迎来范式革命。vivo蓝河操作系统3（BlueOS 3）全栈自研，具备“天生更智慧、更流畅、更安全”特质，本文以此为例解读操作系统架构重塑。

文章探讨生成式推荐是新范式还是噱头。分析其与判别式推荐区别、效果收益来源，结合Meta GR、快手OneRec实例，指出其有提升但非万能，不同团队应按需选择，还提及可能带来架构革新。