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超越对数似然：模型能力连续体下的监督微调新范式
论文挑战监督微调（SFT）用负对数似然（NLL）作训练目标的默认设定，提出基于概率的目标家族，引入“模型能力连续体”概念，分析不同目标在不同模型能力下的表现，为模型后训练提供新优化方向。
航空学报｜西工大袁昊、寇家庆等：基于预解分析的低雷诺数翼型优化设计方法
本文将预解分析引入翼型外形优化，构建流动系统线性化模型，以最大预解增益表征流动稳定性。建立优化框架获Opt.1和Opt.2构型，优化后翼型流动稳定性提升、气动性能改善，方法有外推潜力。
NVIDIA技术沙龙《强化学习流水线优化：性能分析与 Rollout加速》演讲笔记
该演讲笔记围绕强化学习流水线优化，强调用Nsight Systems做性能分析，介绍在Ray Actor添加参数及解读文件方法。给出训练/生成参数优化技巧，如Actor训练和Rollout优化，还以Qwen 2.5 7B等模型为例总结参数调优经验。
企业级OpenClaw最强拍档来了！万亿参数的国产多模态大模型，刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型，是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率，在多任务表现突出，为企业Agent AI提供支撑，还提出新算法和训练策略，全面开源推动落地。
震惊海外开发者！BOSS直聘3B小模型比肩80B，怎么做到的？
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B，性能震惊海外开发者。团队从多方面改进，如优化推理和偏好对齐，重构训练数据，采用多种强化学习算法，使其性能比肩大模型。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
让大模型“吃一堑长一智”，南理工百度等提出模型记忆新方法
南京理工大学联合百度等提出新方法ViLoMem，构建视觉流+逻辑流的双流语义记忆，让模型“从错误中学习”。它能在多模态基准提升模型表现，强模型记忆还可迁移给小模型。