先提前预告下，这个项目解决不了不赚钱的问题，但能帮助减少冲动交易，解决信息搜集、分析效率低问题。当然，也有同事吐槽，这是个韭菜RL，大家有选择地参考与批判一下就好。
在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
视觉世界模型 “VideoWorld 2” 由豆包大模型团队与北京交通大学联合提出。不同于 Sora 2 、Veo 3、Wan 2.2 等主流多模态模型，VideoWorld 系列工作在业界首次实现无需依赖语言模型，即可认知世界。
在 50 亿美元估值神话的背后，这一空间智能的最新高地正被国内创业公司攻克并推向产业纵深。近日，影溯（InSpatio）正式发布并开源了其实时帧生成模型 InSpatio-WorldFM，一个实时交互的 3D 世界模型。这标志着中国团队在空间智能底层技术上取得了奠基性突破，而且以开放的姿态，正成为推动 AI 从虚拟屏幕走向物理现实的关键破局者。
机器之心编辑部 近日，一款名为 StoryWorld 的 iOS 产品 Demo 在海外开发者与 3D 创作者社区引发关注：用户只需用手机摄像头对准真实空间，通过语音输入描述，即可生成 3D 角色与物
OpenAI的人才地震还在继续！刚刚，前研究副总裁Max Schwarzer宣布离职，这位亲手主导o1、o3和整个GPT-5系列post-training的核心人物，选择加入Anthropic，重返一线RL研究。
强化学习（RL）将推荐系统建模为序列决策过程，支持长期效益和非连续指标的优化，是推荐系统领域的主流建模范式之一。然而，传统 RL 推荐系统受困于状态建模难、动作空间大、奖励设计复杂、反馈稀疏延迟及模拟环境失真等瓶颈。
香港科技大学 PEI-Lab 与字节跳动 Seed 团队近期提出的 WMPO（World Model-based Policy Optimization），正是这样一种让具身智能在 “想象中训练” 的新范式。该方法无需在真实机器人上进行大规模强化学习交互，却能显著提升策略性能，甚至涌现出 自我纠错（Self-correction） 行为。
近日， Anthropic 和斯坦福研究者 Neil Rathi 与这位传奇研究者联合发布了一篇新论文，并得到了一些相当惊人的新发现。在这项研究中，他们挑战了当前大模型安全领域的一个核心假设。长期以来，业界普遍认为要在模型发布后通过 RLHF 或微调来限制其危险行为。但 Neil Rathi 和 Alec Radford 提出了一种更本质的解法：
当GRPO让大模型在数学、代码推理上实现质变，研究团队率先给出答案——首个将强化学习系统性引入文本到3D自回归生成的研究正式诞生，并被CVPR 2026接收。该研究不只是简单移植2D经验，而是针对3D生成的独特挑战，从奖励设计、算法选择、评测基准到训练范式，做了一套完整的系统性探索。
