强化学习^[5]

腾讯AI Lab联合高校发布Parallel-R1强化学习框架，首次以RL技术为大模型注入“并行思维”，解决传统SFT泛化差、数据成本高难题。该框架在通用数学推理任务平均准确率提升8.4%，高难度AIME25测试性能跃升42.9%，刷新AI复杂推理天花板，开创大模型能力培养新范式。

强化学习因算法复杂、算力需求高及专业知识依赖，长期让中小团队却步。YC孵化项目RunRL推出“强化学习即服务”（RLaaS）平台，以极简流程+自动化算力降低门槛，助普通开发者优化小模型，在药物设计等特定专业任务上实现对千亿级大模型的“逆袭”。

字节跳动推出业界首个统一多轮智能体强化学习框架AgentGym，采用纯强化学习路径，无需监督微调，智能体通过与环境交互自主掌握多样化任务。框架含AgentEvo环境集合及模块化设计，覆盖网页交互、游戏策略、具身智能、科学数据分析等27项任务，多项核心指标超越主流商业模型。

K2 Think开源大模型发布，推理速度突破2000 tokens/秒（最高2730.4），成已知最快开源大模型之一。基于通义千问Qwen 2.5-32B架构，数学推理表现优异（AIME’24得分90.83），依托六大技术创新支撑高速与精准。基于通义千问架构，已在HuggingFace等开源平台发布，助力AI技术普及。

【RoboBallet：DeepMind联合研发的多机器人AI协同系统，革新工业自动化效率】由Google DeepMind、IntrinsicAI与伦敦大学学院（UCL）联合推出的RoboBallet，是基于分层强化学习的突破性AI系统，首次实现8台机器人全流程自动化协同。其核心“高层任务分配+底层轨迹优化”架构，结合时空冲突预测模型，使规划效率提升25%，碰撞率从8%降至0.3%，如精密芭蕾舞团般流畅协作。 该系统融合三方优势：DeepMind提供强化学习算法框架与仿真迁移技术，IntrinsicAI的工业机器人OS实现毫秒级硬件对接（支持KUKA、ABB等），UCL贡献多智能体协调算法。已在电子制造（电路板组装效率提升25%）、物流分拣（亚马逊仓库小件分拣效率提升33%）等场景验证，支持动态共享空间作业，空间利用率提升40%，推动制造业向“小批量、多品种”柔性生产转型。作为多机器人协同的里程碑，RoboBallet正重塑工业自动化、智能物流的协作范式。