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ICCV 2025 | ECD：高质量合成图表数据集，提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体，先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集，规模大、质量高、风格多样，还设计合成流水线与评测基准ECDBench，为开源MLLM提供支持。
机器人高层指挥低层做，“坐标系转移接口”一次演示实现泛化学习 | ICML2025
美国东北大学和波士顿动力RAI提出HEP框架，首创“坐标系转移接口”，有极简高效分层结构、空间对称性自然泛化、创新型体素编码器等亮点。它基于分层策略和接口，提升机器人操作灵活性与泛化性，论文被ICML2025收录。
碾压DeepSeek V3！开源AI Agent专属模型，1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2，这是混合专家模型，总参数1万亿。它针对AI Agent优化，工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型，训练流程还有独特技术创新。
VDC+VBench双榜第一！强化学习打磨的国产视频大模型，超越Sora、Pika
复旦大学等机构将强化学习引入视频生成领域。提出的Cockatiel方法在VDC榜单夺冠，IPO方法在VBench登顶，超越Sora、Pika等模型，优化后视频生成效果在多方面显著提升。
当AI成为预言家：大数据时代，我们正在失去理解世界的能力吗？
文章借神经科学家Grace Huckins观点，探讨AI时代人类理解世界能力问题。以‘微处理器论文’实验为例，指出大量数据未必带来理解。还阐述理解与预测分离、科学理解危机等，强调理解应是科学核心。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
北航LiveRepoReflection: 扭转乾坤-仓库级代码反射
本文提出LiveRepoReflection基准，评估多文件仓库代码理解和生成能力，含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder，评估40多个LLMs，结果显示其能有效测模型反思修复能力。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
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。
Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化
上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。