MiniMax 海螺视频团队「首次开源」了 VTP（Visual Tokenizer Pre-training）项目。他们同步发布了一篇相当硬核的论文，它最有意思的地方在于 3 个点：「重建做得越好，生成反而可能越差」，传统 VAE 的直觉是错的
如果说大模型的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段进行的「即时战略游戏」。
从未见过如此凡尔赛的名场面。云计算一哥亚马逊云科技CEO Matt Garman，在自家年度盛宴re:Invent 2025中，因为还要发布的新产品太多了，于是他在现场来了一句： 我挑战一下10分钟内发布25个产品！
继轻量级强化学习（RL）框架 slime 在社区中悄然流行并支持了包括 GLM-4.6 在内的大量 Post-training 流水线与 MoE 训练任务之后，LMSYS 团队正式推出 Miles——一个专为企业级大规模 MoE 训练及生产环境工作负载设计的强化学习框架。
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），
只花120元，效果吊打70000元微调！腾讯提出一种升级大模型智能体的新方法——无训练组相对策略优化Training-Free GRPO。无需调整任何参数，只要在提示词中学习简短经验，即可实现高性价比提升模型性能。
当全球的目光还在聚焦基座模型的参数竞赛时，一场更为深刻的变革正在悄然发生——后训练（Post-Training）。
既然后训练这么重要，那么作为初学者，应该掌握哪些知识？大家不妨看看这篇博客《Post-training 101》，可以很好的入门 LLM 后训练相关知识。从对下一个 token 预测过渡到指令跟随； 监督微调（SFT） 基本原理，包括数据集构建与损失函数设计；
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！
