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来自北航、北大、美团的研究团队提出了Policy Improvement Reinforcement Learning, PIRL，以及对应的落地算法 PIPO。这项工作关注的是大模型 RL 后训练中一个非常基础、但长期被默认跳过的问题：一次更新在当前数据上看起来优化了学习信号，是否就真的说明模型策略变强了？
ICML 2026大奖公布来了！ICML年度杰出论文奖和时间检验奖，正式公布。其中杰出论文共有9篇入围，含7篇研究论文及2篇立场论文，最终优胜奖3名和荣誉提名6名；ICML时间检验奖花落强化学习领域，DeepMind经典巨作再封神。
做大模型RL微调，你是不是也踩过这些坑？
近年来，强化学习在游戏智能体、具身智能、大语言模型等领域取得了显著进展。然而，在真实世界中，强化学习仍面临一个核心难题：高质量样本的获取不仅成本高昂，还可能带来多种风险。因此，样本增强成为缓解强化学习中样本获取成本高、风险大等问题的重要途径之一。
公司由姚颂联合正大集团、清华青年学者于超共同发起，定位为物理智能系统公司，通过世界动作模型（WAM）与强化学习技术，推动机器人在真实商业与工业场景中落地，最终成为一个可信赖的机器人服务提供商。目前已完成近亿美元天使轮系列融资，投资方包括正大集团、华勤技术、九安医疗等多家上市企业，多位国内与国际知名企业家，以及多家一线投资机构。
近日清华大学于IEEE TPAMI发表论文，探讨了真机强化学习的安全性保障问题，提出了一套「安全探索均衡」新型机制，揭示了安全探索的理论最大边界，并攻克了其收敛性证明难题。
本研究由快手科技语言大模型团队完成，核心作者吕民轩、梅铁桦、杜坦隆等。快手科技与中国科学院大学联合提出 GoLongRL，一套完全开源的长上下文强化学习后训练方案，包含 23K 样本 RLVR 数据集
大语言模型的RL技术已日趋成熟，多模态生成模型的强化学习训练却仍在“各自为战”——图像扩散模型一套流程、视频生成另一套标准、VLM和LLM又有不同的技术栈。
随着大语言模型逐步从「单轮问答」走向「真实环境中的持续交互」，LLM agents 正在被用于越来越复杂的 agentic applications：deep research、coding、computer use、customer service、medical inquiry、troubleshooting 等等。
从 LLM 的超长文本处理、视频生成模型的以假乱真、Agent 自主规划与执行的日趋成熟，到 VLA、世界模型等开始进入物理世界，AI 正在不断拓宽其能力边界。