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TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。
10步优化超越强化学习，仅需1条未标注数据！后训练强势破局
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
复旦、同济和港中文等重磅发布：强化学习在大语言模型全周期的全面综述
来自多所顶尖科研机构的研究者完成长文综述，总结大语言模型全生命周期的强化学习研究，阐述其各阶段应用策略，分析未来挑战与趋势，重点关注 RLVR 技术，有全生命周期梳理等三大贡献。
给视频模型建一座「全能训练场」：300项任务、可验证奖励，VBVR-Pro系统探索视觉推理
针对原生视觉推理缺少完整训练评估基础设施的现状，NTU等多校联合推出VBVR-Pro系统，构建了从任务构建、模型训练、能力评测到强化学习优化的完整闭环，论文、数据、代码均已公开。
攻克AI过度思考难题！美团新研究让通过“可验证”过程奖励激活LRM的高效推理
美团等机构研究团队针对LRM“过度思考”问题，提出可验证的过程奖励机制（VSRM）。它结合可验证奖励与步骤级奖励，为推理步骤分配奖励信号。实验显示其能降低输出长度并保持性能。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
Claude Code 推出学习模式，比ChatGPT更激进：甚至能给你部署作业……
Anthropic为Claude Code和Claude应用推出全新学习功能，Claude Code支持切换交流风格，Learning模式像结对编程，会留作业。Claude实现方式比ChatGPT激进，开发者反响热烈，标志其向更智能教育方向发展。
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
Yann LeCun最新纪录片首曝！传奇AI教父的双面人生，深度学习幕后40年
Yann LeCun新纪录片上线，回顾其深度学习四十年历程。他是深度学习开创者、Meta首席AI科学家，坚信机器应学会学习，认为AI竞争是开放与封闭之争，还对AI威胁论持务实乐观态度。