在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
面对对抗攻击，具身智能体除了被动防范，也能主动出击！ 在人类视觉系统启发下，清华朱军团队在TPMAI 2025中提出了强化学习驱动的主动防御框架REIN-EAD。
在图像生成领域，自回归（Autoregressive, AR）模型与扩散（Diffusion）模型之间的技术路线之争始终未曾停歇。大语言模型（LLM）凭借其基于「预测下一个词元」的优雅范式，已在文本生成领域奠定了不可撼动的地位。
在可验证强化学习（RLVR）的推动下，大语言模型在单轮推理任务中已展现出不俗表现。然而在真实推理场景中，LLM 往往需要结合外部工具进行多轮交互，现有 RL 算法在平衡模型的长程推理与多轮工具交互能力方面仍存在不足。
强化学习（RL）范式虽然显著提升了大语言模型（LLM）在复杂任务中的表现，但其在实际应用中仍面临传统RL框架下固有的探索难题。
强化学习+任意一张牌，往往就是王炸。专注于LLM+RL的科技公司OpenPipe提出全新开源强化学习框架——MCP·RL。
AlphaStar等证明强化学习在游戏等复杂任务上，表现出色，远超职业选手！那强化学习怎么突然就不行了呢？强化学习到底是怎么走上歧路的？
一句话概括，原来强化学习的“捷径”是天生的，智能体能去的地方（流形）被动作维度（低维流形）限制得死死的，根本没机会去那些没用的高维空间瞎逛。
不知道大家是否还记得，人工智能先驱、强化学习之父、图灵奖获得者 Richard S. Sutton，在一个多月前的演讲。 Sutton 认为，LLM 现在学习人类数据的知识已经接近极限，依靠「模仿人类」很难再有创新。
在语言模型领域，长思维链监督微调（Long-CoT SFT）与强化学习（RL）的组合堪称黄金搭档 —— 先让模型学习思考模式，再用奖励机制优化输出，性能通常能实现叠加提升。
