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在 LLM/MLLM 领域，基于 verifier 奖励的强化微调（Reinforcement Fine-Tuning, RFT，如 GRPO）在激发复杂推理能力方面展现出显著优势。由于 On-policy 优化的特性，很多研究指出 RFT 相比传统的监督微调（SFT）天然具备更强的抗遗忘能力。
GPT-6 Luna 要被扩散 LLM 抢饭碗了？
在将 LLM 真正应用到产品的过程中，我们经常会遇到一个看似简单、却非常关键的问题：模型生成的内容，究竟有多可信？
vLLM Semantic Router推出并开源Decision 3.0系列多模态决策模型，覆盖0.6B至27B六款模型，其中d3在Jev Decision Index 0.3.1文本榜和视觉榜均排名第一。
华为诺亚方舟实验室、华为云天筹AI求解器团队与华中科技大学John Hopcroft计算中心组成的联合团队，依托华为云天筹决策智能引擎和LLM4AD_Next算法设计平台，斩获SAT Competition 2026并行AI赛道SAT组冠军。
在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？
在过去的几年里，LLM RL 系统的工作负载发生了巨大的变化。早期的 RLHF 围绕同步训练展开：模型按固定顺序进行生成、打分和训练，每个阶段之间有着明确的同步边界。如今，系统还需要处理异步生成、持续训练、多轮 Agent 以及与外部环境的交互 —— 那些在同步执行中原本隐含的状态、版本和故障边界，现在都必须显式地进行管理。
北航、南方科技大学、复旦大学、北京理工大学、爱丁堡大学等 8 家机构的 19 位研究者联合完成 Theory of Agent 综述，讨论模型内部与外部 harness 应如何分配能力，并据此梳理 LLM Agent 的学习、对齐、演化与评测。
如今的 AI 已经能顺畅地帮你写代码、跑实验、做评估。算法工程师的每一天，几乎变成了：让 LLM 整理昨天的实验结果，让 LLM 实现新想法，让 LLM 监控实验运行…… 似乎只需把需求告诉 AI，它就能完成大部分算法工作。
过去几年，机器人操作领域几乎被一批新概念重新 “刷屏”。 LLM Planner、VLA、Diffusion Policy、Flow Matching、Latent Action、World Mode