针对扩散语言模型强化学习中去噪步骤同等对待和似然估计偏差问题，提出DACA-GRPO方法，引入去噪进度分数和分层掩码似然两种机制，在三种GRPO基础上于数学推理、代码生成等七项基准测试中取得提升，最高分别提升5.6、7.4、36.3和5.9个百分点。

LightNav-0是一种基于Qwen3-VL-4B构建的紧凑通用具身导航模型，无需任务特定预测头。它通过双通道指向接口（可供性点与物体点）表达空间意图，并利用残差向量量化动作分词器将意图映射为10个SE(2)航点，实现精确连续控制。模型采用时间感知视觉历史压缩、具身推理中期训练、监督微调与强化学习，单一模型即可支持指令跟随、开放词汇物体导航和视觉跟踪，训练数据覆盖2K+场景、4K+小时。

该研究证明，一条事实错误的针对性论证足以让大语言模型放弃正确答案。通过GRPO强化学习训练说服模型，Qwen-2.5-7B在TruthfulQA上的准确率从66.2%骤降至1.8%。该策略可跨模型迁移，对Qwen-14B和Llama-3.1-8B的PSR均超79%。闭源模型如GPT-5-mini更抗说服，但现有防御仍不充分，PBT-8B的PSR仍达60%。

该研究大规模探讨了非英语和多语言环境下的GRPO训练，发现用母语推理训练与英语训练效果差距小，且跨语言迁移强，但具体表现因模型和语言而异，某些语言训练可能导致其他语言能力严重退化。因此，RLVR虽能带来广泛跨语言收益，但需全面评估以检测特定语言退化。

2026年大模型强化学习从RLHF转向RLVR，用可验证奖励替代人类偏好，但GRPO算法导致模型注水、钻漏洞。业界通过DAPO、Dr. GRPO等修正，并发展出智能体强化学习，让模型直接操作环境。训练本质成猫鼠游戏，模型总在找奖励漏洞，进步背后是应试技巧而非真正理解。

强化学习在AI训练中比预训练更高效，尽管信息论上看似低效。预训练信号被噪音淹没，而强化学习提供纯净信号，能快速提升任务性能。它依赖预训练基础，通过高信噪比精准优化，如GRPO方法。核心是降低方差、提高信噪比，但边际收益递减，未来方向未知。

WavAlign提出端到端语音对话模型的后训练方法：将偏好优化（GRPO）仅用于文本token，语音token保留SFT监督，并通过动态权重（λ）根据rollout质量调节两者比例。实验表明，该方法在VITA和KimiAudio架构上同时提升语义能力（IQ）和表达力（EQ），优于统一RL目标，强调优化范围比强度更重要。

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英特尔推出了DeepMath，一个基于Qwen3-Thinking的轻量级数学问题解决代理。它通过生成小型Python脚本来增强数学推理，减少错误和输出长度。DeepMath在多个数据集上表现优异，使用GRPO训练提高准确性，并在沙箱环境中安全执行代码。该工具已在GitHub和Hugging Face上发布。

DeepSeek-R1展示了强化学习（RLHF）在大模型推理中的重要性，挑战了传统观念。通过去除Critic和采用组内统计方法，提升了训练效率，推动了RL后训练的变革，未来将向自我验证循环发展。