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训练机器人方式对了吗？英伟达DreamZero双榜第一新反思
NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。
西湖大学提出RDPO强化学习框架，实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
无需训练，直接「算出」最强AI！理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文，提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」，解决大模型部署在端侧设备的难题，实现软硬协同设计，提升模型性能和研发效率。
合合信息：基于 JuiceFS 构建统一存储，支撑 PB 级 AI 训练
合合信息为应对AI训练存储挑战，引入JuiceFS构建统一存储架构，结合BeeGFS作缓存。该架构提升I/O性能与资源调度效率，还通过缓存优化、数据治理等措施，支撑多业务并发，为AI基建奠基。
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出纯多模态开源LLM——Perception-R1，该模型用强化学习优化视觉感知，目前论文和代码均已开源，其在视觉任务上表现出色，为后续研究提供强大baseline。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
数学推理热潮下的冷思考！如何训练真正"全能"的推理模型？
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现，发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法（RL vs SFT）决定能力泛化，SFT像‘填鸭’，RL似‘思维健身’，为构建通用推理智能体提供新路径。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
10个小模型并联跑赢GPT-4.1！无额外训练，方法仅4步
上海人工智能实验室等机构提出Avengers框架，无需额外训练，通过四步集结小模型优势。实验表明，其在15个数据集上平均得分超GPT - 4.1，还探究了框架有效的要素，对AI研究和开源社区意义重大。
训练世界模型，开始从人类的肌肉和脑子里偷师了
具身智能数据竞争进入新阶段，第一视角视频虽缓解数据量问题，但未记录人行动的原因及大脑身体实时修正。FaceMind提出Ego - NeuroLoop数据范式，配套NeuroMatrix和NeuroBooster，将训练数据从“行为库”推向“闭环库”。