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阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
VAE再被补刀！清华快手SVG扩散模型亮相，训练提效6200%，生成提速3500%
前脚谢赛宁宣告VAE在图像生成领域退役，后脚清华与快手可灵团队就推出无VAE潜在扩散模型SVG。它通过语义+细节双分支+分布对齐，实现多任务通用，训练提效62倍、生成提速35倍。
VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
香港科技大学（广州）与地平线研究团队提出 VGGT4D，无需训练，通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索，在动态物体分割等任务表现优异，为 4D 重建提供新思路。
微软开源Skill训练框架，让Agent白天干活，晚上自动复盘，Skill的自进化终于可监控了
微软开源SkillOpt v0.2.0，加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill，有透明化、质量控制等特点，适合重复、可评估任务场景。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
任务级奖励提升App Agent思考力，淘天提出Mobile-R1，3B模型可超32B
现有Mobile/APP Agent依赖动作级奖励，难应对变化环境。淘天集团团队提出Mobile-R1框架，采用三阶段训练，结合任务级奖励，实验显示其表现超基准，团队还计划开源资源。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。