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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。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
最懂英伟达的CoreWeave，为啥突然花钱买了个强化学习作坊？
算力巨头CoreWeave市值达483.9亿美元，收购专攻强化学习训练AI智能体的OpenPipe。CoreWeave想打造全能平台，此前已收购W&B，此次收购标志其涉足智能体核心训练环节。OpenPipe的ART框架有独特优势。
ChatGPT智能体正式发布，多个创业赛道昨夜无眠
OpenAI正式发布ChatGPT Agent，将思考与执行能力统一，可接管电脑，能处理工作和生活多种事务。它优化后能力达SOTA，但也有风险。这或重塑互联网，让Agent创业者重新审视竞争力。
刚刚！OpenAI正式官宣调整公司结构：奥特曼发全员信承认AGI会由多家公司实现
OpenAI宣布调整公司结构，非营利组织继续控制，盈利实体转型公益企业（PBC），采用常规股权结构，非营利组织成PBC大股东。Sam Altman称这非出售，是结构简化调整，目标是让AGI惠及全人类。
Anthropic 发布最新研究：LLM 展现初步自省迹象
Anthropic 最新研究表明，Claude 展现出真实但有限的内省能力，能在某种程度上识别自己内部状态。研究团队开发验证方法，通过概念注入等实验进行测试，还发现认知控制证据等，不过该能力有局限。