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首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉-语言任务！
国内初创公司 MiniMax 提出 V-Triune 系统，可让 VLM 单一训练流程学视觉推理和感知任务。它含三个组件与动态 IoU 奖励机制，基于此的 Orsta 模型在多项测试中性能提升显著，凸显统一 RL 方法有效性和可扩展性。
突发！OpenAI停止强化学习训练两周
OpenAI发文称暂停最新模型强化学习训练两周，加固研究环境、进行红队测试等。部分低风险训练已恢复，最大规模前沿模型训练仍暂停。此举源于Hugging Face安全事故及Astra模型潜在风险。
Anthropic 研究员：强化学习将推动 Transformer 实现 AGI
在 AI Agenda Live 纽约活动上，Anthropic 强化学习团队技术负责人 Sholto Douglas 称，无需新架构突破，强化学习能让 Transformer 达人类专家级别表现，接近 AGI。但定义「好表现」是难题，Anthropic 或投 10 亿美元提升模型企业应用表现。
一篇200+文献的视觉强化学习技术最新综述
NUS、浙江大学和香港中文大学对强化学习与视觉智能交叉领域进行系统梳理，归纳200余篇工作为四大主题支柱，剖析算法等进展，提炼关键趋势，还介绍LLM的RL方法、视觉RL阵地等。
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
LLM抢人血案：强化学习天才被挖空，一朝沦为「无人区」！
斯坦福AI+CS博士Joseph Suarez回顾强化学习历史，指出其曾因学术短视、学界追名逐利走向衰落。如今他坚持用小模型从零开始的RL，重建标准，让研究速度和效果大幅提升。
半量工具，双倍效能：ARPO革新大模型强化学习
大语言模型在多轮工具调用场景有挑战，传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO，通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制，降低工具调用成本且提升多轮推理性能。
监督学习也能从错误中学习反思？！清华英伟达联合提出隐式负向策略爆炸提升数学能力
清华大学与英伟达、斯坦福联合提出监督学习方案NFT，在RFT算法基础上构造“隐式负向模型”利用负向数据训练。该策略弥合监督与强化学习差距，其损失函数梯度和GRPO在On - Policy条件下等价。
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。