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多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
剑指“美国版 DeepSeek！”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈：剖析 RLVR、激辩智能体与后训练
艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体与后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法，带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来，想打造“美国版 DeepSeek”。
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。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
Loss收敛不代表学会：腾讯混元ACL 2026拆解SFT训练中15.3%的“假学会”样本
大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。
解决VLA模型落地难，普通硬件也能跑！全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月，中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型，它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型，能削减推理成本、实现低成本落地，在仿真与真机上表现优异。
搜索智能体RAG落地不佳？UIUC开源s3，仅需2.4k样本，训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战，UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本，训练快且效果好，解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题，在通用和医学 QA 任务中表现出色。
Token洪流的转向：当AI Agent成为Token消耗的主宰，什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移，AI Agent成Token消耗主宰，大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求，还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势，它获2025年度相关卓越奖。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。