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强化学习与可验证奖励（RLVR）已成为提升视觉语言模型（VLM）推理能力的标配手段。但一个隐蔽的问题始终存在：最终答案的奖励信号，只告诉模型「答对了没有」，却从不告诉它「答案应该从图像的哪个区域得出」。答对，可能是因为真的看懂了图，也可能只是语言先验的捷径、数据集的偏差，甚至是一次幸运的瞎猜。
Agent 经常遇到这样一种幻觉：你给模型接入了终端，下发了一个复杂的 debug 任务，看着它顺藤摸瓜排查了几个小时，最终完美修复了依赖冲突，甚至连测试用例都帮你补齐了。
去哪训练、拿什么学、怎么考？这是物理AI从实验室走向现实世界的三个核心问题，现在有了系统性答案。
前DeepMind AI Scientist团队创立的Inherent获5000万美元种子融资，其基于Qwen3.6-27B后训练的科研判断系统Faraday在AI for Science预留测试集上以0.791的平均得分超越Claude Opus 4.8与GPT-5.5 Codex。
大视觉语言模型（LVLM）把语言理解扩展到了图像等多模态输入，同时，也带来了更隐蔽的攻击面。
由两名00后大学生创办的美国AI训练数据公司AfterQuery五个月内估值从3亿美元升至32亿美元，其数据已用于英伟达Nemotron 3 Ultra模型训练，并与Thinking Machines Lab、Legora及部分中国AI实验室合作。
OpenAI首次公开下一代模型Astra（被传为GPT-6）的网络安全能力，其在ExploitBench漏洞利用基准上达到100%成功率，内部测试中网络安全能力约为GPT-5.6 Sol的4倍，并能自主发现并利用零日漏洞，OpenAI通过安全训练和"蜜罐"测试等双闸门防范滥用与模型失控，浙大校友漆翔宇和同济校友Jiawei Liu深度参与了Astra研发。
家人们，我最近在GitHub上看到一个爽文。
就在最近，Anthropic突然爆料了一个被自己故意「训坏」的Opus级模型！挑80个有毛病的训练环境，把模型丢进去，撤掉所有纠偏机制，然后看它长成什么样。
这两年Agent领域冒出来的Engineering越来越多。