在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。
上海人工智能实验室发布新一代文档解析大模型——MinerU2.5。作为MinerU系列最新成果，该模型仅以1.2B参数规模，就在OmniDocBench、olmOCR-bench、Ocean-OCR等权威评测上，全面超越Gemini2.5-Pro、GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B等主流通用大模型，以及dots.ocr、MonkeyOCR、PP-StructureV3等专业文档解析工具。
视觉-语言-动作模型是实现机器人在复杂环境中灵活操作的关键因素。然而，现有训练范式存在一些核心瓶颈，比如数据采集成本高、泛化能力不足等。
监督微调（SFT）和强化学习（RL）微调是大模型后训练常见的两种手段。通过强化学习微调大模型在众多 NLP 场景都取得了较好的进展，但是在文本分类场景，强化学习未取得较大的进展，其表现往往不如监督学习。
自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。
OpenAI又要成立新团队了！
OpenAI重磅结构调整：ChatGPT「模型行为」团队并入Post-Training，前负责人Joanne Jang负责新成立的OAI Labs。而背后原因，可能是他们最近的新发现：评测在奖励模型「幻觉」，模型被逼成「应试选手」。一次组织重组+评测范式重构，也许正在改写AI的能力边界与产品形态。
近年来，大语言模型（LLMs）展现出强大的语言理解与生成能力，推动了文本生成、代码生成、问答、翻译等任务的突破。代表性模型如 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等，已经深刻改变了人机交互方式。
近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
