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大型语言模型稳定强化学习的新路径：几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。
Nature重磅：AI和人脑的根本区别找到了，我们对“聪明”的理解可能全错了
2025年《自然·机器智能》研究指出AI和人类在‘泛化能力’上本质不同。人类泛化靠抽象，学习高效；AI泛化靠统计，学习笨重。未来AI与人应互补协作，而非谁取代谁。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测，以多种对象构建智能流场预测网络架构，发展耦合求解方法，剖析核心要素影响，提出多个创新模型和策略，还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
强化学习之父Richard Sutton：人类数据耗尽，AI正在进入“经验时代”！
强化学习之父Richard Sutton在演讲中指出，人类数据耗尽，AI正进入“经验时代”，真正的AI要从与世界互动的“经验”中获取数据。他还认为创造超级智能体是好事，人类和AI繁荣应基于“去中心化合作”。
西工大张伟伟等：强化学习如何练就近距空战制胜法则？| 航空学报CJA
本文针对空战智能化需求，构建高保真近距对抗仿真平台，提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%，为智能空战发展提供技术支撑。
AI教父Hinton诺奖演讲首登顶刊！拒绝公式，让全场秒懂「玻尔兹曼机」
2024年12月8日，诺贝尔物理学奖得主Hinton发表《玻尔兹曼机》演讲，内容于8月25日登APS期刊。他介绍‘霍普菲尔德网络’，分享创新应用，提出‘玻尔兹曼机学习算法’，后有受限玻尔兹曼机等成果，‘玻尔兹曼机’曾催化深度学习革命。
刚刚，OpenClaw登顶GitHub软件星标历史第一！已超越Linux
仅两月，本地AI框架OpenClaw击败Linux，登顶GitHub星标第一。它是开源本地运行的AI Agent框架，能接入通讯工具，虽引发安全危机和限制，却热度不减，反映开源社区趋势变化。