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阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
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。
三星研究院发布手机端侧大模型MeKi：基于Memory的LLM扩展新范式，支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi，提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力，实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优，为边缘部署LLM提供新思路。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。