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真正的AI竞争力，藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时，后训练变革正悄然发生。产业共识是，大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式，企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
答对了却没看图？EASE给多模态RLVR装上「视线校正器」
强化学习与可验证奖励提升视觉语言模型推理能力，但存在答案奖励只知对错、不知证据区域问题。哈工大等团队提出EASE，把标注证据区转为目标分布，监督空间注意力，推理无额外标注，实验成绩优异。
3D-R1：让AI理解3D世界的下一步
文章介绍新研究3D - R1，它是更通用、具推理能力的三维视觉语言模型，解决了当前3D VLM空间理解不足与推理能力薄弱问题，在多任务测试领先，有广阔应用前景。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源，24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源，实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术，解决了长程生成问题，还通过强化学习等优化，在多方面表现出色，为具身智能场景模拟奠基。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程，从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表，将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server，可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向，还介绍强化学习应用。
听了Andrej Karpathy最新2小时访谈，我对Agent彻底祛魅了
Andrej Karpathy在播客中表示，Agent发展还需十年，离像实习生工作还差很远，要解决诸多能力问题；他认为强化学习糟糕但其他方法更糟，还提出AI应削减背书式记忆、未来强大AI或仅十亿参数等观点。
图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
苹果再发论文：精准定位LLM幻觉，GPT-5、o3都办不到
近日苹果发布重磅论文，提出 RL4HS 方法，用强化学习训练模型，能准确标出答案中幻觉部分，还使用片段级奖励和类别感知的 GRPO，在片段级幻觉检测任务上超 GPT - 5 和 o3。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖！AI 正告别单纯炫技，走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项，Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用，如ReconVLA改进VLA视觉感知，CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。