在大模型后训练阶段，监督微调（SFT）和强化学习（RL）是两根不可或缺的支柱。SFT 利用高质量的离线（Off-policy）数据快速注入知识，但受限于静态数据分布，泛化能力往往容易触及天花板并带来灾难性遗忘；RL 则允许模型在探索中不断自我迭代，产生与当前策略同分布（On-policy）的数据，上限极高，但往往伴随着训练极度不稳定、计算资源消耗巨大的痛点。
AI 驱动的自动化科研正从概念走向真实系统。近期受到广泛关注的 FARS，以及 Karpathy 开源的 autoresearch，都在不同程度上展示了 AI Scientist 自动进行 AI 领域研究的可行性。
具身智能（Embodied AI）正从算法狂欢转向物理落地的「深水区」。在FLEXIVERSE 2026发布会上，非夕科技不仅通过Enlight、Orion、MICO等新品完成了从「单臂」到「通用机器人智能底座」的升维，更在现场达成了2000台机器人的战略合作签约。全身皮肤级力感知、720°超限旋转、双臂原生协同、无源吸附壁虎夹爪——
所有用英伟达Blackwell B200的人，都在花冤枉钱？？
在当前的 LLM 开发中，后训练阶段通常被视为赋予模型特定能力的关键环节。传统的观点认为，模型必须通过强化学习（如 PPO、GRPO 或 RLHF）和进化策略（ES）等算法，在反复的迭代和梯度优化过程中调整权重，才能在特定任务上达到理想的性能。
谷歌DeepMind又放大招了：AlphaEvolve自主写算法，一口气改写5个经典拉姆齐数下界，打破了尘封十年的数学纪录！诺奖得主Hassabis和图灵奖得主LeCun都纷纷点赞——AI，正在彻底改变数学突破的方式！
AI 时代，最贵的护城河不是算法，而是安全。
让AI像Kaggle顶尖选手一样设计算法，需要几步？
来自马里兰大学、圣路易斯华盛顿大学、北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究团队提出了 Parallel-Probe。不同于直接从算法设计出发，该研究首先通过引入 2D Probing，对 online 并行推理过程中的全局动态性进行了系统性刻画。
是不是经常纠结于 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型的训练技巧？面对层出不穷的 VLA 算法，是不是常常感到眼花缭乱，不知道哪种数据模态、训练策略最有效？ 别急，丰田研究院（TRI）和清华大学刚刚
