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龙虾史上最大升级！但接了微信的千万别更
时隔九天，虾父Peter带来龙虾全新版本2026.3.22-beta.1，堪称有史以来最大更新。更新亮点包括插件升级、模型更新、交互优化、安全强化等，也修复了多个关键安全漏洞，但部分用户更新后遇到微信、WhatsApp使用问题。
推荐系统进入「双动力」时代！首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式，但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇，LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述，提出五大协同范式，总结评估体系，分析挑战与方向。
OpenAI发布新模型硬刚Anthropic！Claude Code刚火，就被GPT-5-Codex拍在沙滩上？
9月15日，OpenAI推出新模型GPT - 5 - Codex，是微调的GPT - 5变体，用于AI辅助编程。它增强了代码审查功能，能动态调整思考时间，在多项基准测试中表现优于GPT - 5，发布后引发网络热议，AI编码工具市场竞争激烈。
全球首个IMO金牌AI诞生！谷歌Gemini碾碎奥数神话，拿下35分震惊裁判
谷歌DeepMind官宣Gemini Deep Think在IMO获官方认证金牌，4.5小时解5题得35分。它用纯英语解题，结合并行思考与强化学习训练。谷歌后续将向部分测试者及订阅者推出模型，还公开了解题过程。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
具身智能奇点已至！超越π*0.6，极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一
极佳视界具身大模型 GigaBrain-0.5M*依托世界模型实现自我进化，在多真实任务近 100% 成功，超 π*0.6 成 SOTA。其提出基于世界模型的强化学习范式，用超万小时数据训练，推动通用具身智能发展。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
让LLM不再话痨，快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境，效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架，通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统，让模型能自主决策思考模式，实验显示它提升了效率和准确率，还具强泛化性。
清华唐杰新作：大模型能打掼蛋吗？
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异，如GPT - 4o综合佳，GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。