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美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈

美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。

Meta开源发布V-JEPA 2世界模型，图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界，经训练后在多方面表现优异，Meta还发布新基准测试，也透露了后续计划。

本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。

2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在山东青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能、机器学习与流体力学交叉领域研究进展。本次分享《基于Koopman方法的非线性动力学端到端量子模拟》报告，团队来自多机构。

IEEE论文聚焦新语言MoonBit和Gleam，探讨大模型代码生成能力。研究发现大模型零样本生成新语言代码能力差，few - shot和RAG有提升但有限，继续预训练及指令迁移可显著提高模型表现。

月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本，透露用英伟达H800，GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮，还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新，团队还公开答疑。

SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。

近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。

百度开源全新视觉理解模型Qianfan-VL，有3B、8B和70B三个版本，在昆仑芯P800芯片上训练。该模型多模态能力强，OCR和教育场景表现突出，跑分超国际主流模型。芯片功耗低、架构优，模型训练方法创新。