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Unsloth宣布更新，可免费用强化学习训练视觉大模型Qwen2.5-VL-7B
Unsloth宣布更新，支持视觉/多模态模型强化学习训练，含Gemma 3和Qwen2.5 - VL。其独特机制使VLM RL训练速度提升、显存占用降90%等。还引入GSPO算法，能在免费Colab T4 GPU训练Qwen2.5 - VL - 7B。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架，闫俊杰领衔！推理感知两手抓，性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune，由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制，让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列，在MEGA - Bench表现出色，且MiniMax多模态布局动作多。
当AI开始重写自己：EverMind的自进化智能体框架Raven，正在定义数字生命的下一个形态
机器之心发布文章，介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景，指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段，以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。
带图推理碾压同类开源模型！港中文微软等开源OpenThinkIMG框架，教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架，解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题，还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1，为下一代AI智能体提供基础。
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
机器人进入“边做边学”时代：星尘发布在线强化学习框架，让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL，解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行，攻克延迟失准问题，在多项真机测试中大幅提升任务成功率。
弃 Python 拥抱 JVM，Spring 之父 20 年后再造“革命性框架”：我从未如此确信一个新项目的必要性
Spring 之父 Rod Johnson 开源专为 JVM 生态设计的 AI 智能体框架 Embabel，旨在弥合生成式 AI 的‘承诺’与‘现实’差距。它采用 GOAP 方法保证确定性，有弹性执行与动态重规划能力，还引入多种机制确保可控性与安全性。
真·博士水平！GPT-5首次给出第四矩定理显式收敛率，数学教授只点拨了一下
在数学教授引导下，GPT - 5首次将定性的第四矩定理扩展为带有显式收敛率的定量形式，明确了收敛速率。研究人员还引导其将结果推广到泊松情形，作者起初想将其列为论文共同作者但被 arXiv 政策禁止。
谷歌AI核爆：升级全系模型，Gemini 2.5双榜登顶！所有产品用AI重做，OpenAI如何接招？
北京时间5月21日凌晨，谷歌在2025 I/O大会发布众多更新。模型层面，为Gemini 2.5 Pro引入新推理模型和2.5 Flash；谷歌搜索推出AI模式；还亮相视频模型Veo 3，编码助手Jules公测等。
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