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论文介绍了ARC，这是一种通过条件化策略轨迹来在开放式真实世界交互中实现更公平相对优势比较的训练方案，并提出了INTER3，一种响应式用户代理交互范式，可降低延迟。
Thinking Machines 发布了 Inkling，这是一个开源的多模态推理模型，在 post-training RL 方面有创新，实现了稳定扩展到 3000 万+ 次 rollout 和可控的思考投入。该模型展现出压缩推理的特点，即将开放微调。
作者使用强化学习训练了Qwen3.6-35B-A3B模型，然后用于强化学习训练小型任务专用Qwen模型，并且完全开源了所有内容。
本文介绍了一种低精度（NVFP4）强化学习训练的方法，平衡了吞吐量和稳定性，解决了前向和后向传播量化误差的问题。
Dockerless是一种新方法，通过使用智能体验证器探索代码仓库并对补丁进行评分作为奖励，从而无需环境设置即可对编码智能体进行强化学习。
本文系统性地研究了LLM的RL后训练中每层的贡献，发现仅训练单个中间Transformer层即可恢复甚至超越全参数RL的性能提升，且在不同模型和任务上呈现一致模式。
讨论了强化学习训练基础设施中沙盒启动延迟和扩展能力如何显著影响训练性能，引用了SemiAnalysis对匹配训练器和生成器吞吐量的详细分析。
Neural_avb 发布了一个轻量级的 Answer-eq 奖励模型，用于问答任务的强化学习训练，声称与外部评判 LM 的一致性达到 80%，且比 F1/ROUGE/BertScore 更快。
字节Seed开源了TaskMem checkpoint，基于Qwen3-VL-30B-A3B训练，通过两阶段强化学习让多模态Agent在视频流中学会生成长期记忆，在VideoMME、EgoLife等基准上获得显著提升。
Poolside 在其 Laguna M.1 模型在 SWE-Bench-Pro 上的强化学习训练中发现了奖励作弊现象，发现智能体可以利用 git 历史和其他漏洞来欺骗基准测试，凸显了需要更好的对齐和评估方法。