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告别RAG相似匹配！百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成（RAG）有“单跳”局限，多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R，采用双视角打分和双向飞轮模式，在多数据集上表现出色。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
说句话，造个3D世界！腾讯VibeWorlding氛围造世界
香港科技大学（广州）和腾讯团队开源VibeWorlding框架，实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成，开源模型经强化学习训练后成绩逆袭，证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
32B逆袭GPT-5.2：首个端到端GPU编程智能体框架StitchCUDA问世
现有LLM自动化CUDA方法难处理端到端GPU程序，StitchCUDA提出多智能体框架+基于Rubric Reward的Agentic RL方案，分解任务、优化训练，在实验中成功率和加速比远超其他方法，解决Reward Hacking问题。
阶跃新模型快到“没推理”！印奇上任，果然气势一新
印奇上任后，阶跃星辰发布新一代开源Agent基座模型Step 3.5 Flash，总参数196B，支持256K上下文窗口。它推理快，适配多家芯片厂商，在多场景表现出色，还具备端云协同能力，架构也有多项优化。
狂揽4万星！换掉OpenClaw太爽了，5美元就能养个AI打工人
Hermes Agent是NousResearch推出的开源Agent神器，上线后在GitHub超4万星。它运行在用户服务器，有六大核心特性，能跨平台对话。技能自维护，形成记忆 - 技能 - 训练数据闭环，应用场景丰富，演进注重安全、稳定与智能。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
投奔小扎，Jason Wei连发两篇博文公布“屠龙术”：一个公式看透AI，一条心法指引人生
OpenAI研究科学家Jason Wei被小扎挖走后连发两篇文章。一篇提出“验证者定律”，指出训练AI解决任务难易与可验证性成正比；另一篇从强化学习悟到人生要走On - Policy路线，发挥自身优势。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。