随着 MiniMax M2.5 的发布并在社区引发热烈反响，很高兴能借此机会，分享在模型训练背后关于 Agent RL 系统的一些思考。 在大规模、复杂的真实世界场景中跑 RL 时，始终面临一个核心难
针对这一问题，中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室的吴晓雨教授团队于 ICLR 2026 发表论文《Language-guided Open-world Video Anomaly Detection under Weak Supervision》，直面 VAD 领域的核心问题 —— 什么是异常？
TwinRL用手机扫一遍场景构建数字孪生，让机器人先在数字孪生里大胆探索、精准试错，再回到真机20分钟跑满全桌面100%成功率——比现有方法快30%，人类干预减少一半以上。
首个统一系统：将物理机器人提升为与 GPU 同等的计算资源，打破硬件隔阂。
以DeepSeek R1为代表的一系列基于强化学习（RLVR）微调的工作，显著提升了大语言模型的推理能力。但在这股浪潮背后，强化微调的代价却高得惊人。
近年来，视频生成（Video Generation）与世界模型（World Models）已跃升为人工智能领域最炙手可热的焦点。从 Sora 到可灵（Kling），视频生成模型在运动连续性、物体交互与部分物理先验上逐渐表现出更强的「世界一致性」，让人们开始认真讨论：能否把视频生成从「逼真短片」推进到可用于推理、规划与控制的「通用世界模拟器」。
27岁独立开发者靠它月入数万，前市场经理睡觉时它写邮件赚钱，柏林辍学生卖自定义技能赚12.7万美元——AI智能体的「iPhone时刻」已来，只是钱还没平均分。
刚刚，Alphabet 旗下的自动驾驶汽车公司 Waymo，推出了最新世界模型 Waymo World Model，其基于 DeepMind 的 Genie 3 构建，在大规模、超真实自动驾驶仿真方面树立了全新的行业标杆。
受 Kimi K2 团队启发，SGLang RL 团队成功落地了 INT4 量化感知训练（QAT） 流程方案。通过 “训练端伪量化 + 推理端真实量化（W4A16）” 的方案组合，我们实现了媲美 BF16 全精度训练的稳定性与训推一致性，
让模型真正 “能行动”，往往需要一个可执行、可验证的符号世界模型（Symbolic World Model）：它不是抽象的文字描述，而是能被规划器或执行器直接调用的形式化定义 —— 例如 PDDL 领域 / 问题，或可运行的环境代码 / 模拟器。
