今年，流匹配无疑是机器人学习领域的大热门：作为扩散模型的一种优雅的变体，流匹配凭借简单、好用的特点，成为了机器人底层操作策略的主流手段，并被广泛应用于先进的 VLA 模型之中 —— 无论是 Physical Intelligence 的 ，LeRobot 的 SmolVLA, 英伟达的 GR00T 和近期清华大学发布的 RDT2。
现有视觉语言大模型（VLMs）在多模态感知和推理任务上仍存在明显短板：1. 对图像中的细粒度视觉信息理解有限，视觉感知和推理能力未被充分激发；2. 强化学习虽能带来改进，但缺乏高质量、易扩展的 RL 数据。
复旦大学NLP实验室研发Game-RL，利用游戏丰富视觉元素和明确规则生成多模态可验证推理数据，通过强化训练提升视觉语言模型的推理能力。创新性地提出Code2Logic方法，系统化合成游戏任务数据，构建GameQA数据集，验证了游戏数据在复杂推理训练中的优势。
美国麻省理工学院李巨团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了一篇研究论文，展示了一种多模态机器人平台CRESt（Copilot for Real-world Experimental Scientists），通过将多模态模型（融合文本知识、化学成分以及微观结构信息）驱动的材料设计与高通量自动化实验相结合，大幅提升催化剂的研发速度和质量。
在某种程度上，GPT-5可以被视作是o3.1。 该观点出自OpenAI研究副总裁Jerry Tworek的首次播客采访，而Jerry其人，正是o1模型的主导者之一。
Meta提出早期经验（Early Experience）让代理在无奖励下从自身经验中学习：在专家状态上采样替代动作、执行并收集未来状态，将这些真实后果当作监督信号。核心是把“自己造成的未来状态”转为可规模化的监督。
在 LLM 领域，扩大强化学习算力规模正在成为一个关键的研究范式。但要想弄清楚 RL 的 Scaling Law 具体是什么样子，还有几个关键问题悬而未决：如何 scale？scale 什么是有价值的？RL 真的能如预期般 scale 吗？
从ChatGPT到DeepSeek，强化学习（Reinforcement Learning, RL）已成为大语言模型（LLM）后训练的关键一环。
目前，所有主流 LLM 都有一个固定的上下文窗口（如 200k, 1M tokens）。一旦输入超过这个限制，模型就无法处理。 即使在窗口内，当上下文变得非常长时，模型的性能也会急剧下降，这种现象被称为「上下文腐烂」（Context Rot）：模型会「忘记」开头的信息，或者整体推理能力下降。
大模型强化学习总是「用力过猛」？Scale AI联合UCLA、芝加哥大学的研究团队提出了一种基于评分准则（rubric）的奖励建模新方法，从理论和实验两个维度证明：要想让大模型对齐效果好，关键在于准确区分「优秀」和「卓越」的回答。这项研究不仅揭示了奖励过度优化的根源，还提供了实用的解决方案。
