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面对无解问题大模型竟会崩溃？港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准
港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准，探究大模型推理可靠性。提出评估准则，构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集，实验揭示大模型缺陷，还提出提高可靠性的对齐策略。
谷歌发布本地具身智能模型！全程无联网执行精细操作，从人形机器人到工业机器人全覆盖
Google DeepMind团队发布可本地运行的视觉 - 语言 - 动作模型Gemini Robotics On - Device，它能离线运行，操作能力强，可在多种机器人本体部署，解决网络问题，性能、适应能力出色，还开放了SDK。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
全球最强编码模型 Claude 4 震撼发布：自主编码7小时、给出一句指令30秒内搞定任务，丝滑无Bug
Anthropic 首届开发者大会发布 Claude 4 系列，含 Opus 4 和 Sonnet 4 两型号，编码、推理能力强。Opus 4 处理长任务出色，是最佳编码模型；Sonnet 4 经济高效，被 GitHub 等采用。Claude Code 工具也正式发布。
给GRPO加上运筹外挂让7B模型比肩GPT-4！Li Auto团队发布多目标强化学习新框架 | ICASSP 2026
文本摘要质量评估需兼顾多维度，但开发者优化时易顾此失彼。Li Auto团队提出HVO，基于GRPO框架，让7B模型在摘要任务媲美GPT - 4，且生成内容更简洁，成果被ICASSP 2026接收。
Agentic RL训练：它不是单一 RL 算 法，而是一整套环境建模、学习信号、异步数据流、策略优化和基础设施的协同系统
文章指出Agentic RL训练不是单一算法，而是协同系统。它与传统RL不同，有四个训练变化。理解它要围绕三个不变量，还从环境建模等八个方面阐述，强调其竞争在于环境、信号、分布与系统的协同闭环。
ICLR 2026｜在「想象」中进化的机器人：港科大×字节跳动Seed提出WMPO，在世界模型中进行VLA强化学习
香港科技大学 PEI - Lab 与字节跳动 Seed 团队提出 WMPO 新范式，可让具身智能在‘想象中训练’，解决传统 VLA 训练瓶颈，目前论文、代码与模型均已开源。
腾讯混元 x MBZUAI 港中文新研究：将纠错纳入策略空间，Search-R2 重构搜索增强推理学习方式
过去大语言模型能力提升靠参数和数据扩张，但在真实任务中此路径有局限。腾讯混元、MBZUAI、港中文联合团队提出Search - R2，将纠错纳入策略空间，抑制错误传播，在多跳推理任务中优势显著。
GPT-5.2全力出击！碾压44类专业工作，实测编程同价位无对手、深度推理封神，但速度太拉胯了
GPT-5.2登场，有即时版、思考版与专业版。它在多方面大幅升级，能碾压44类专业工作。经济性强，编程能力佳但速度慢，还自评‘最优科研模型’，幻觉现象减少。今日起推送，优先面向付费用户。