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均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
思维链之父跳槽Meta，不只因为1亿美元！离开OpenAI前泄天机
硅谷人才争夺战升级，Meta砸钱抢人，思维链之父Jason Wei从OpenAI跳槽到Meta。他离职前发博客，谈及从强化学习获得的人生启示，还阐述AI领域验证非对称性概念及重要性。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
Claude 4如何思考？资深研究员回应：RLHF范式已过，RLVR已在编程/数学得到验证
Anthropic两位研究员在博客采访中透露Claude 4思考细节。提到可验证奖励强化学习RLVR在编程和数学领域获证明，探讨了RL扩展、模型自我意识等，还为大学生给出AI领域建议。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
稚晖君机器人炸场：全球首秀“真男人必会的韦伯斯特空翻”
智元的灵犀X2成全球首个完成韦伯斯特空翻的机器人，该动作对腿部爆发力和协调性要求高。稚晖君介绍其攻克难点的原理，完成此动作验证了硬件可靠性，也体现机器人应对复杂环境的能力。
大模型如何推理？斯坦福CS25重要一课，DeepMind首席科学家主讲
Google DeepMind首席科学家Denny Zhou在斯坦福CS25课程分享大语言模型推理见解，总结了四个关键点，阐述推理机制、优化方法及最新进展，还介绍多种推理方法并比较其优劣。
史上最大高质量科学推理后训练数据集开源，快速让Qwen3等变“科学家”
上海创智学院、上海交通大学发布开源科学推理后训练数据集MegaScience，含约125万条问答对，覆盖多学科。它解决了现有数据集的问题，实验显示能提升模型科学推理能力，已完整开源相关组件。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。