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LLM规划能力飙升79%！Google：内在自我批评技术拿下多项SOTA
Google DeepMind研究《通过内在自我批评提升大语言模型的规划能力》，不借助外部验证器，让LLM反复“自评+重写”，使Blocksworld准确率从49.8%升至89.3%，还介绍了方法及跨模型验证情况。
从打分器到思考者：RM-R1用推理重塑模型价值判断
伊利诺伊大学香槟分校团队提出 RM - R1 框架，将奖励建模定义为推理任务。它引入推理奖励模型和链式评估准则机制，经两阶段训练，在多基准测试中表现超大规模模型，验证了推理能力对奖励模型的重要性。
字节推出X-Streamer，实时口型同步与长程记忆数字人框架
字节推出端到端多模态人类世界建模框架X - Streamer，能从单张人像构建可无限流式生成的数字人，实现音素级口型同步和长程记忆。其核心是“思考者–行动者”双Transformer架构，在两张A100 GPU上可实时运行。
国内第一视角数据最早押注者，北大卢宗青：隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径，创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线，成本低、推理快，还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。
陶哲轩说：AI 辅助数学证明，已经成了日常操作
世界顶级数学家陶哲轩解决 Erdős 经典问题时，全流程用 AI 做助手，从证明草案到简化证明，再到形式化验证。整个流程为人类提出猜想、AI 暴力证明、人类简化优化、AI 辅助形式化验证。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
Meta最新大模型RL微调：在线DPO/GRPO显著优于离线DPO
Meta和NYU研究强化学习在大模型微调中的有效性，对比离线、半在线和在线训练范式。半在线和在线显著优于离线，多任务结合可验证与不可验证任务能提升性能，还给出不同任务的测试数据。
百度百舸演讲：用 Agent 优化 SGLang，从改Kernel修改到端到端验证
本文是百度百舸与SGLang联合Meetup的分享整理，讲解如何让Agent完成从瓶颈定位、Kernel修改到端到端验证的全流程SGLang性能优化，覆盖多类模型场景，公布实测性能提升数据与百度百舸的通信优化效果。
沐曦上市背后：那些陪它穿越“死亡谷”的投资人｜甲子光年
沐曦股份在上海证券交易所科创板挂牌上市，发行价104.66元/股，上市首日高开。早期投资人陪其穿越‘死亡谷’，上市验证‘陪跑型投资’价值，也标志国产GPU进入‘资本验证期’，但仍面临生态和制程挑战。