10 月 9 日凌晨，百灵大模型再度出手，正式发布并开源通用语言大模型 Ling-1T ——蚂蚁迄今为止开源的参数规模最大的语言模型。至此，继月之暗面Kimi K2、阿里 Qwen3-Max 之后，又一位重量级选手迈入万亿参数LLM 「开源俱乐部」。
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。
您修过Bug吗？在Vibe coding的时代之前，当程序员遇到自己写的 Bug 时，通常能顺着自己的思路反推问题所在。但当面对 AI 生成的 Bug 时，情况变得复杂得多，我们不清楚 AI 的“思考
今天凌晨，马斯克的大模型独角兽xAI祭出最新视频生成模型Imagine v0.9，免费向所有用户开放。一周前，OpenAI发布了旗舰视频和音频生成模型Sora 2，此次更新或许是马斯克对Sora 2的直接回应。
来自 UIUC 与 Salesforce 的研究团队提出了一套系统化方案：UserBench —— 首次将 “用户特性” 制度化，构建交互评测环境，用于专门检验大模型是否真正 “懂人”；UserRL —— 在 UserBench 及其他标准化 Gym 环境之上，搭建统一的用户交互强化学习框架，并系统探索以用户为驱动的奖励建模。
斯坦福大学研究人员提出了Paper2Agent，将静态论文转化为可交互的AI智能体，让学术成果可以直接被「调用」，为科研知识传播开辟了新模式，并为构建AI共研生态奠定基础。
清华大学朱军教授团队，NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 ——Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在前向加噪过程（forward process）上进行优化
该团队 2025 年的研究《Reasoning by superposition: A theoretical perspective on chain of continuous thought》已从理论上指出，连续思维链的一个关键优势在于它能使模型在叠加（superposition）状态下进行推理：当模型面对多个可能的推理路径而无法确定哪一个是正确时，它可以在连续空间中并行地保留所有可能的路
国庆长假，AI 大模型献礼的方式是一波接一波的更新。OpenAI 突然发布 Sora2，DeepSeek 更新了 V3.2，智谱更新了 GLM-4.6，Kimi 则是更新了 App，然后默默在自己的版本记录里面，写下了这句话。
论文提出的方法名为 RL4HS，它使用了片段级奖励（span-level rewards）和类别感知的 GRPO（Class-Aware Group Relative Policy Optimization），从而避免模型偷懒、只输出无错误预测。
