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DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强
DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528，用户可在官网、APP 等体验，API 同步更新。该版本强化深度思考能力，在多基准测评表现优异，还改善幻觉、提升创意写作等能力。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
DeepSeek-R2尚未问世，微软小模型捡漏称王？6000样本炼出「数学作弊器」！
微软推出Phi-4推理模型系列，参数最多14B，能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型，且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
刚刚，神话级Fable 5.1来了！
今天，Claude Fable 5.1全平台上线，Mythos 5.1专供特定团队。新模型跑分有断层式代差，还降低了算力门槛。通过重绘金星、设计蛋白等案例展示其科研能力，在编程上也表现出色，同时在安全上采取‘一松一紧’策略。
腾讯混元最新开源：一套RL框架打通多个模态，庞天宇团队新作
大语言模型的RL技术已成熟，但多模态生成模型的强化学习训练仍“各自为战”，制约AIGC模型能力上限。腾讯混元庞天宇团队开源UniRL框架，打通多模态RL后训练，覆盖多种模型，内置算法与奖励组件。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。
柔体操作最缺数据、最怕仿真失真？新研究让布料物理真实再现
上海AI Lab的SIM1研究实现布料物理性质真实再现，解决仿真数据与真实场景对齐问题。它提出real - to - sim - to - real新范式，通过闭环流程生成数据，能扩展轨迹、提升泛化能力，有望重新定义机器人数据天花板。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构
文章围绕 OpenClaw“失忆”问题展开，由代码库维护者拆解其记忆架构。通过 Meta 删邮件事故引出代理记忆问题，分析记忆四层结构、三种失败模式，给出应对建议，还介绍检索工具、配置及故障排除方法。