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突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
“老程序员”为啥不迷信 AI 带来的效率提升？聊聊 AI 编码的局限与现实
开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守，因现有开发模式下，AI编程效率提升有限。特定场景AI给力，但项目复杂时提升迅速下降，还分析了原因，最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
小扎「梦之队」首批论文上线！LLM自举进化，单步性能狂飙22%
Meta超级实验室MSL新论文探索用强化学习微调大语言模型。提出探索迭代（ExIt）法，基于RL自动课程学习，训练仅需单步任务，模型学会多步自我改进。在MLE - bench上，ExIt相对GRPO提升约22%。
突发：SpaceX 或 600 亿美元收购 Cursor
SpaceX官宣与Cursor合作，打造编程和知识工作AI。Cursor授予SpaceX今年晚些时候以600亿美元收购的权利，或支付100亿合作费。Cursor增长快但无自研模型，合作可助其训练模型。此外还介绍了编程AI市场竞争情况。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
机器人进入“边做边学”时代：星尘发布在线强化学习框架，让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL，解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行，攻克延迟失准问题，在多项真机测试中大幅提升任务成功率。
GLM-4.6 vs Claude 4.5：当AI编程模型能力趋同，会用比选什么更重要
文章对比GLM - 4.6和Claude 4.5在AI编程中的表现。用两套提示词测试，发现二者能力接近，GLM - 4.6性价比高，还给出Claude Code + GLM - 4.6的组合使用方法，建议聚焦做产品而非纠结工具。
微软 CEO 纳德拉：离了 AI 软件开发没法想！编程如诗都是“压缩”。社区：必须拥抱变化。
微软CEO纳德拉在访谈中表示，如今软件开发离不开AI，AI编程已成标配。他强调AI本质是赋能人类的工具，还提及AI普及挑战，同时保持对AI局限性的清醒认知，分享领导哲学与诗意展望。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。