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港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。
马斯克亲自点名Karpathy迎战Grok 5！别神话LLM，AGI还要等十年
OpenAI创始元老Karpathy称AGI仍需10年，指出实现AGI难题多。马斯克点名其与Grok 5编程大战被拒。Karpathy还谈及LLM、强化学习、智能体等观点，主张合理看待AI发展。
ChatGPT架构师，刚发布了最新研究成果
Thingking Machines发布第三篇研究博客，核心作者是OpenAI联创John Schulman。研究关于LoRA参数高效微调方法，探究其匹配全量微调效率的条件，给出简化调参方案，还提炼出三个核心发现。
DeepSeek 跃居全球第二 AI 实验室，中美正式并驾齐驱！
Artificial Analysis宣称DeepSeek R1跃居全球第二，其0528版得分达68分，与Google Gemini 2.5 Pro并列。更新体现强化学习的重要性，多家云服务提供商也迅速支持新模型，这表明开源与闭源模型差距缩小，中美AI并驾齐驱。
ICML 2026 | 北大提出的APEIRIA，打破了3D MLLM黑盒推理困境
北大团队提出面向3D空间推理的新框架APEIRIA，将神经符号程序推理模式蒸馏进3D MLLM。采用三阶段课程学习，在多基准测试表现强劲，保留模块化优势，为具身智能系统提供启发。
性能逼近闭源最强，通义实验室开源Mobile-Agent-v3刷新10项GUI基准SOTA
通义实验室开源 Mobile-Agent-v3，覆盖多平台，7B 超同类开源，32B 挑战闭源强手。它有基于云环境的全链路开源方案、全栈 GUI 能力构建和可扩展环境强化学习体系，降低部署开销。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
OpenClaw 之后，Agentic RL有了新训练范式
大模型技术推动AI从‘回答问题’迈向‘执行任务’，Agentic AI兴起。中国科大认知智能全国重点实验室提出Claw - R1项目，将前沿Agent Runtime与强化学习训练框架结合，为Agentic AI提供新训练基础设施。
仅需152个样本，性能提升48%：Memory-R1如何重塑Agent记忆能力？
这篇文章解读论文Memory - R1，其由多所高校研究团队完成，旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆，用152个问答对训练，大幅超越现有基线模型。
ICML 2025 | 千倍长度泛化！蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中，长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA，可端到端学习检索相关片段，实现超长序列处理与泛化，其Triton kernel实现已开源，论文被ICML 2025接收。