Vision–Language–Action（VLA）策略正逐渐成为机器人迈向通用操作智能的重要技术路径：这类策略能够在统一模型内同时处理视觉感知、语言指令并生成连续控制信号。
u1s1，现在模型能力是Plus了，但Rollout阶段的速度却越来越慢……
继轻量级强化学习（RL）框架 slime 在社区中悄然流行并支持了包括 GLM-4.6 在内的大量 Post-training 流水线与 MoE 训练任务之后，LMSYS 团队正式推出 Miles——一个专为企业级大规模 MoE 训练及生产环境工作负载设计的强化学习框架。
当我们谈论大型语言模型（LLM）的"强化学习"（RL）时，我们在谈论什么？从去年至今，RL可以说是当前AI领域最炙手可热的词汇。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
如果有人告诉你：不用分阶段做强化学习、不搞课程学习、不动态调参，只用最基础的 RL 配方就能达到小模型数学推理能力 SOTA，你信吗？
AI To B 突围的新解法就在非共识里。
Sasha Rush 在分享开头就提到，Cursor Composer 在他们的内部 benchmark 上的表现几乎与最好的 Frontier 模型（前沿模型）持平，并且优于去年夏天发布的所有模型。它的表现明显好于最好的开源模型，以及那些被标榜为"快速"的模型。
现有的LLM智能体训练框架都是针对单智能体的，多智能体的“群体强化”仍是一个亟须解决的问题。为了解决这一领域的研究痛点，来自UCSD和英特尔的研究人员，提出了新的提出通用化多智能体强化学习框架——PettingLLMs。支持任意组合的多个LLM一起训练。
本文来自于香港中文大学 MMLab 和 vivo AI Lab，其中论文第一作者肖涵，主要研究方向为多模态大模型和智能体学习，合作作者王国志，研究方向为多模态大模型和 Agent 强化学习。项目 le
