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强化学习远不是最优，CMU刚刚提出最大似然强化学习
CMU等机构研究指出，现实中广泛使用的强化学习未真正做最大似然优化，只是优化其一阶近似。基于此，团队提出最大似然强化学习，实验显示其在性能与计算效率权衡上优于现有方法。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
奥特曼：ChatGPT只是意外，全能AI智能体才是真爱！Karpathy：7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩，OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力，打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域，未来AI智能体将颠覆一切，如今围绕人才的战争已白热化。
一年4次迭代，狂堆GPU成真！微软AI冷液灌芯，散热暴涨3倍
AI芯片发热问题严重，限制了其发展。微软推出微流体冷却技术，在芯片内开液体血管，散热效率最高提升3倍，温升降65%。一年4次迭代解决诸多难题，影响从省钱到使用体验，更是抢跑未来的布局。
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。
流式数据集：效率提升 100 倍！
现在只需一行代码，就能通过 `load_dataset('dataset', streaming=True)` 以流式方式加载数据集，无需下载。Hugging Face 优化后端，提升流式数据集速度与效率，减少请求、提升解析速度，还优化启动和流式加载阶段。
Kimi K2 Thinking突袭！智能体&推理能力超GPT-5，网友：再次缩小开源闭源差距
Kimi K2 Thinking发布并开源，主打“模型即Agent”，能边思考边用工具，连续工具调用200 - 300次。在多评测基准超GPT - 5等闭源模型，代码权重遵循MIT协议，可在官网和应用实测。
北大腾讯突破奖励模型瓶颈！让AI理解人类偏好，泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything，突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则，降低成本，泛化能力比肩GPT - 4.1，还能用于定制AI行为模式。
只用图像也能思考，强化学习造就推理模型新范式！复杂场景规划能力Max
现有 MLLM 依赖文本处理视觉信息，会造成信息丢失。剑桥、伦敦大学学院、谷歌团队提出视觉规划范式，以强化学习框架 VPRL 提升模型规划能力，实验显示其性能优于文本规划。
AgentIF-OneDay 发布，评估全场景长时复杂任务
红杉中国 xbench 发布 AgentIF - OneDay 评测体系，用于评估大模型解决复杂任务的能力。该体系从任务复杂度新视角出发，沿 Scaling Context 和 Scaling Domain 推进，构造了三类典型任务进行测评，揭示了主流 Agent 的能力边界。