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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。
最懂英伟达的CoreWeave，为啥突然花钱买了个强化学习作坊？
算力巨头CoreWeave市值达483.9亿美元，收购专攻强化学习训练AI智能体的OpenPipe。CoreWeave想打造全能平台，此前已收购W&B，此次收购标志其涉足智能体核心训练环节。OpenPipe的ART框架有独特优势。
Nano Banana 2突然现身！能画公式解数学题，监控画面都能伪造
Nano Banana 2代以预览版现身第三方网站，后被移除。其能力远超1代，能处理复杂提示，可生成复杂UI、解数学题甚至伪造监控画面。谷歌正将Nano Banana整合进核心产品生态。
最新推荐系统论文PDF列表-及「深度学习推荐系统2.0」所有参考文献
这是「王喆的机器学习笔记」资源帖，应读者建议更新推荐系统论文repo。收录在推荐系统发展史上有重要作用及业界最新进展的论文，还列出具体目录，方便扩展阅读。
Nature科学报告：对AI的焦虑，理科偏接受学习，文科偏批判回避
青海大学等团队在《Nature》科学报告发文，调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架，整合三种AI焦虑，发现不同焦虑对技术接受影响不同，学科和自我效能也会调节转化路径。
智源悟界·RoboBrain Orca：多模态表征世界模型
智源研究院悟界·RoboBrain Orca团队发布技术报告，探索让模型学习世界表征，从‘预测下一个词’走向‘预测下一状态’。它通过多模态数据学习，经实验验证有效，虽处早期阶段，但提出值得扩展的方向。
高中辍学，22岁入职OpenAI成为「研究科学家」，他是怎么做到的？
文章讲述22岁高中辍学的Gabriel Petersson入职OpenAI成为研究科学家的故事。对比传统学习路径，介绍他自顶向下的学习法，分析其可行原因、适用场景，还给出行动建议，指出学位价值在改变。
离开OpenAI和Google后，两位大模型核心负责人决定卷下一代架构
曾是OpenAI的「强化学习最大主义者」Jerry Tworek，与谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil，共同创办Core Automation。他们探讨当前AI路线问题，认为下一代架构要能持续学习，还计划打造自动化AI实验室。
6666！NuerIPS满分论文来了
NuerIPS唯一满分论文结论惊人，指出真正决定推理上限的是基座模型本身而非强化学习，且蒸馏比强化学习更有望实现大模型自我进化，这给正火热的RLVR泼了冷水。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。