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加速近5倍！北大与字节团队提出BranchGRPO，用「树形分叉 + 剪枝」重塑扩散模型对齐
北京大学与字节团队提出 BranchGRPO 新型树形强化学习方法，通过在扩散反演中引入分叉与剪枝，解决扩散/流匹配模型人类偏好对齐难题。该方法在图像与视频生成任务中表现优异，迭代时间最高近 5 倍加速。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
9B“小”模型干了票“大”的：性能超8倍参数模型，拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking，在28项评测中拿下23个SOTA，成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制，通过课程采样强化学习提升能力，还获10亿投资。
英伟达拟 10 亿美元砸向这家 AI 编码创企！Copilot 技术大佬带队、成立两年估值近千亿
10月30日彭博社报道，英伟达拟最高投10亿美元给AI创企Poolside，此轮融资或使其估值翻四倍。该公司由微软技术大佬带队，开发AI编码助手，创建强化学习法训练模型，从底层自研，有独特优势。
字节Seed新作：模型合并如何改变大模型预训练范式
字节跳动Seed团队在arXiv发表论文，提出预训练模型平均（PMA）技术。该技术将模型合并引入预训练阶段，可提升性能、预测衰减阶段表现，还能解决训练问题。不过，高学习率影响和强化学习应用待研究。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
刚刚！北大校友Lilian Weng最新博客来了：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算的研究进展，探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略，还提及多种提升生成质量的策略，如并行采样与序列修订，以及强化学习提升推理能力等内容。
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。