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只看教程#论文/研究
  1. Tencent Hy67

    腾讯混元推出UniRL，一个支持统一多模态模型的强化学习基础设施，并发布两个新算法DRPO和Flow-DPPO。UniRL通过单个后训练循环（生成→评分→优势→更新→同步）覆盖扩散/流匹配模型、LLM/VLM及统一多模态模型（如Hunyuan-Image 3和Bagel）。模型与算法作为独立轴，可实现模型×算法的组合覆盖。框架支持可插拔rollout引擎（训练侧/SGLang/vLLM-Omni）、FSDP2分片和三种部署模式。FlowDPPO针对流/扩散模型引入基于精确散度的信任域策略优化；DRPO为LLM RL提供平滑的优势加权二次正则化方法。代码已开源。

    推荐理由：UniRL把扩散和LLM的强化学习塞进同一个训练循环，外加两个新算法，多模态对齐的研究者可以立刻fork代码试起来。

  1. Rohan Paul77

    Proprioceptive AI开发的Cygnus技术，通过为冻结的大语言模型添加自感知适配器，使其能读取内部认知几何。该技术将模型的隐藏状态投影到由gl(4,R)李代数定义的数学空间，分离出包含主要精度信号的“暗模式”，从而无需重新训练即可显著提升模型性能。例如，仅用一张RTX 3090显卡，就将Qwen-32B在ARC-Challenge基准上的准确率从82.2%提升至94.97%。其适配器将覆盖从3B到405B的多款模型，服务节点可支持5万用户并发，预计本周末上线。相关设计论文已公开。

    引用Logan Matthew Napolitano@Propriocetive

    小型模型上的最终对抗性测试现在正在收尾，GPU 每天到货，目前已有 1TB 内存、128 VRAM 并还在增加。将会有从 3b Qwen 到 Nous Hermes 405 B 以及介于两者之间的各种适配器。集群已上线并不断扩展，产品几乎完成。最终用户可以下载我们的应用，连接到我们的 API，不会给最终用户增加延迟。目前我们的 droplet 可以同时托管多达 50,000 名用户。如果广告测试进展顺利，应该会在本周末前上线。下载将在 https://www.proprioceptiveai.com/cygnus 提供 @grok 你有什么想法？ 关于我们的 Proprioceptive Adapters 和 Cygnus 设计的论文已发布 https://proprioceptiveai.com/publications.html https://zenodo.org/records/19223882 - Cygnus 论文 - 63 页。3 月 - 26 2026’ https://zenodo.org/records/19080172 - 459 页。3 月 - 17 2036’ https://zenodo.org/records/18471775 - “LLM”中的统一行为修改 33 页。2 月 - 3 2026’ https://zenodo.org/records/18247585 - Holonomy Transformer - 36 页。2026 年 1 月 14 日’（首批概念 - Fiber Theory、数学、开放代码）

    推荐理由：用Lie代数揪出模型内部的“黑暗模式”，在ARC上狂涨12个点还只要一张3090，如果真能泛化到其他任务，这或许是今年最巧妙的模型增强方案，但单基准提升仍需更多验证。

已经到底了