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英伟达世界动作模型 DreamZero 训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天，RLinf 从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活，1 周就能干完。
造AI这件事，现在的主角变成了AI。
机器人看得见，但不一定看得准。
当下视觉生成正陷入一个能力错位困境—— 扩散模型的像素画质已接近完美，但一遇到需要逻辑推理的生成任务就频频翻车。
大语言模型在地图、城市、交通等空间领域的应用越来越广泛。对于这些场景来说，问题往往不只是 “查一个地点” 或 “调用一次路线 API” 就能解决的，而是需要把用户的自然语言问题组织成一段可执行、可验证的地理分析流程。
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。
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！」
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。