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马斯克在X上发帖透露，xAI自家的Grok基础模型V9-Medium（1.5T）已经完成训练。预计再过2到3周，差不多就能正式对外发布啦：马斯克特意提到，V9-Medium的补充训练中加入了大量Cursor数据，后续还会继续添加。
VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
今年以来，在线策略蒸馏 OPD（On-Policy Distillation）已经逐渐成为大厂 LLM 后训练中的重要组件，例如 DeepSeek-V4，GLM5 就使用了多教师 OPD 来整合不同领域专家模型的能力，相比混合奖励强化学习收敛更快、效果更好。
多模态训练狠狠烧钱，世界模型公司也都在疯狂融资。
具身智能（Embodied AI）正在快速从实验室走向真实世界。
5 月 22 日，Tri Dao 在社交媒体上转发了 Han Guo 的一条推文。他还写道：「经过一些数学重写，结果发现 Transformer 的所有内容都是一系列 GEMM + epilogue（矩阵乘法加尾声）。给定一些优化的原语，LLM（以及新手）就可以为所有 Transformer 操作编写光速内核！」
近日，Meta 曝光的一段内部录音显示： 公司为了训练大模型，正通过监控工具监视员工在电脑上的鼠标和键盘操作。
当前，测试时扩展范式普遍致力于增加推理长度。然而，已有研究表明，随着推理长度的持续增长，以垂直扩展为核心的计算范式容易陷入探索僵化等问题。因此，从另一维度拓展推理的宽度显得尤为重要。K2.5、Step3-VL 和 LongCat-Flash-Thinking 等模型已在推理宽度方面开展了有益的探索。
前谷歌DeepMind研究员离职并发表长文指出AI行业当前最被低估的瓶颈。他认为，现有的基准测试和安全评估都隐含假设下一代模型只是当前模型的增强版，但如果模型跨入全新能力区间，整个评估基础设施将悄然崩溃。
机器人操作正在从结构化工业场景走向更开放的真实环境。相比完成单个预设动作，真实任务往往包含更长的执行链条、更复杂的物体交互，以及更多不可控的外部扰动。一次抓取没有完全夹稳、目标物体被轻微碰偏、双臂交接时姿态出现偏差，都可能让后续步骤偏离原本计划。