近期，阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），
智东西11月4日消息，11月3日，美国生成式AI医疗独角兽Hippocratic AI宣布完成1.26亿美元（约合人民币8.97亿元）的C轮融资，谷歌母公司Alphabet旗下独立成长基金CapitalG参投。此轮融资也让该公司的估值达35亿美元（约合人民币249.24亿元），总融资额达到4.04亿美元（约合人民币28.77亿美元）。
当用户向大语言模型提出一个简单问题，比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P？」，它却正襟危坐，开始生成一段冗长的推理链：
在训练多轮 LLM Agent 时（如需要 30 + 步交互才能完成单个任务的场景），研究者遇到了一个严重的训练不稳定问题：标准的强化学习方法（PPO/GRPO）在稀疏奖励环境下表现出剧烈的熵值震荡，导致训练曲线几乎不收敛。
OPPO新一代AIOS来了！ColorOS 16当中，“一键闪记”和“一键问屏”两项功能有了新玩法。你点餐时产生的取餐码和账单，只要按下按钮就能帮你记住，不用再忘记之后反复查找。
最近，美国多家 AI+医疗明星公司接连传来进展：OpenEvidence（医学知识搜索） 的 ARR 已突破 1000 万美元，每天有上万名医生付费使用；Abridge（临床文档转写） 完成 2.5 亿美元融资；Tempus AI（肿瘤学与精准医疗） 已在纳斯达克上市，市值一度超过 60 亿美元；Hippocratic AI（医疗专属大模型） 估值也已达数十亿美元。
具体而言，Verlog 是一个多轮强化学习框架，专为具有高度可变回合（episode）长度的长时程（long-horizon） LLM-Agent 任务而设计。它在继承 VeRL 和 BALROG 的基础上，并遵循 pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 的成熟设计原则，引入了一系列专门优化手段，从而在任务跨度从短暂交互到数百回合时，依然能够实现稳定而高效的训练。
手机厂商和超级APP的AI攻防战。
近年来，以多智能体系统（MAS）为代表的研究取得了显著进展，在深度研究、编程辅助等复杂问题求解任务中展现出强大的能力。现有的多智能体框架通过多个角色明确、工具多样的智能体协作完成复杂任务，展现出明显的优势。
在大语言模型的竞争中，数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练，到 DeepSeek 提出 GRPO 算法，我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。
