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大模型推理也能“智能调度”：让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026

生成式奖励模型（GRM）推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架，将模型不确定性定义为调度信号，按需推理。文章从多维度解读该框架，并展示实验评估结果。

大语言模型在空间领域应用广泛，复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层，借用 GIScience 理论，实验显示能提升准确率，不过仍受数据质量等限制。

本文从不完全学习现象出发，展望SFT领域未来研究方向，如未知根因探索、检测方法改进等，还提及推广到其他训练范式、CPT精细化研究等，给出研究优先级和社区建议。

阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO，改进rollout策略，在关键节点生成更具区分度的推理轨迹，结合信息瓶颈自奖励机制，在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。

由智元主办的AGIBOT WORLD CHALLENGE @ICRA 2026赛事开启报名，设推理 - 操作和世界模型两赛道。智元提供顶配硬件、仿真平台、数据集和基线模型，还有超百万美元奖金与资源，助力开发者。

随着基于LLM的多智能体系统崛起，其安全隐患凸显。中国科学技术大学等机构提出G - Safeguard安全防护框架，它基于图神经网络，通过构建多智能体话语图等方式，能有效抑制恶意信息传播，有强大防御和泛化能力。

大模型微调（SFT）是主流LLM落地方案，但大家默认训练完就是学完了。腾讯混元团队发现SFT存在不完全学习现象（ILP），论文完成了定义ILP、找根因、提诊断框架和验证干预等工作。

当下视觉生成中，开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车，与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker，将思考与执行解耦，构建数据集、采用创新算法，实验显示其有效提升逻辑执行准确度。

香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程，优化决策序列，实验显示其性能直逼离线翻译。

大型推理模型存在「过度思考」问题，训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法，利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限，解决奖励欺骗，实现准确率与效率双赢。