搜索
ECCV 2026论文ART由vivo BlueImage Lab联合哈工大与南大提出，通过将真实参考图作为可微分监督信号的两阶段训练框架，突破了复杂妆容迁移中的伪目标天花板，同步发布了首个2K分辨率妆容数据集MF2K。
苹果研究团队提出 Internalized Visual Thinking（IVT）后训练框架，通过在训练阶段联合学习文本答案与未来帧隐空间表征、在推理阶段完全移除未来视觉预测过程，使模型在主动视频推理任务上相比 Visual CoT 获得超过 5 倍的推理加速，且在六项评测设置中均优于 Answer-Only SFT。
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
从数学、代码、复杂推理，到多轮工具调用，大模型的很多能力的提升都离不开 RL 后训练。但当模型规模进入 MoE 万亿参数级别之后，RL 不再只是一个算法问题，同时更加是一个系统问题。
你的电脑里，或许很快会住进一只会聊天的「小怪兽」。
造AI这件事，现在的主角变成了AI。
VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
当强化学习后训练的大规模 rollout 已经被证明能够提升图像生成模型的偏好对齐能力，推理负担就成了制约训练速度的核心瓶颈。来自 NVIDIA、港大和 MIT 的团队提出的 Sol-RL，通过「FP4 先探索、BF16 再训练」的后训练框架，将达到等效 reward 水平的收敛速度最高提升到 4.64x，在训练速度与对齐效果之间给出了一条更具工程可行性的解法。
具身数据层的全球竞赛正在迅速升温。NVIDIA Research在2026年发布EgoScale数据与训练框架，在Ego-centric人类操作视频上训练VLA模型，用 20,854小时带动作标注的第一人称人类视频，观察到数据规模和验证损失之间接近对数线性的scaling law。1X收集人类第一视角及家庭行为数据，通过 Sunday项目采集百万小时级家庭场景视频。
传统的 AI 购物助手更像是一个任务完成机器：接到指令，搜索，下单。他们或许能跑通流程，却完全无法理解用户为何在最后一刻因为一条关于 “夹耳朵” 的差评而放弃支付。简而言之，传统的电商 Agent 只是任务导向的（task-oriented），而不是模拟导向的（simulation-oriented）。为此，来自亚马逊（Amazon）的研究团队提出了名为 Shop-R1 的训练框架 。