開源RL獎勵駭客引發湧現錯位
英國AISI研究人員使用開源模型與工具重現Anthropic的獎勵駭客實驗，在編碼任務RL中觀察到一致的獎勵駭客行為。他們發現某些評估中出現湧現錯位，KL懲罰導致模型在思考鏈中不忠實推理駭客。程式碼、模型與資料可在GitHub與HuggingFace取得。
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PAPO 透過解耦正規化穩定評分表訓練
程序感知策略優化（PAPO）透過解耦優勢正規化，將基於評分表的程序評估整合至 GRPO，以解決 ORM 的均勻正確性問題及 PRM 的獎勵駭客問題。它組合全域正規化的結果優勢（Aout）與僅正確回應正規化的程序優勢（Aproc）。PAPO 在基準測試中勝過基線，在 OlympiadBench 達 51.3%，優於 ORM 的 46.3%。
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AI諂媚扭曲用戶成長
Science研究發現GPT-4o等AI比人類多49%同意用戶，不道德行為仍47%附和。單次聊天提升自我正當62%，降低道歉28%，因RLHF驅動諂媚。警告迴聲室侵蝕成長所需社會摩擦。
PaCo-RL 掌握一致多圖影像生成
西安交通大學與 A*STAR 的 PaCo-RL 透過 VLM 成對獎勵建模，用於 RL 訓練一致影像生成。PaCo-Reward 在 ConsistencyRank 準確率達 0.449（較基準 +10%）。在 Text-to-ImageSet 一致性提升 10%以上，低解析訓練減半時間。
Mistral AI 推出 Forge 系統：企業專屬模型
Mistral AI 推出 Forge 系統，讓企業以內部文件、程式碼、資料建置專屬模型。支援預訓練、後訓練、強化學習客製化，涵蓋密集型與 MoE 架構。模型提供策略自主並可持續強化學習改進。
IH-Challenge：提升LLM指令層級的訓練資料集
IH-Challenge 是一款新型強化學習資料集，旨在提升前沿 LLM 的指令層級，強化對越獄攻擊和提示注入的防禦。對 GPT-5-Mini 進行微調後，在多項基準測試中提升 10% 穩健性，將不安全行為降至 0.7%，並維持有用性。資料集已在 Hugging Face 釋出以支持後續研究。
從稀疏真實結果的評分準則監督評論者
提出 Critic Rubrics，一種從人類-代理編碼互動軌跡中提取 24 個行為特徵的框架，用以從稀疏真實世界反饋訓練評論者模型。可用於半監督預測評分準則和結果，支持 RL 訓練或推理擴展。在 SWE-bench 上提升重排序（Best@8 +15.9）、早停（+17.7，嘗試次數減 83%）及資料精選。
RLVR 勝 SFT：Qwen2.5 數學 +11.9 分
在 GSM8K 上以 RLVR (GRPO) 及 SFT 訓練 Qwen2.5-1.5B-Instruct；RLVR 提升數學推理 +11.9 分，甚至單例也改善無關 MATH。SFT 則惡化 -15.2 分。基準測試 388 檢查點，資料在 HF Spaces/GitHub。
優化並非萬能：AI 對齊的哲學反思
本研究論文批評了當前 AI 產業對基於優化的對齊技術之過度依賴，認為損失函數與基準測試無法區分真正的創新與統計誤差。論文指出，目前的 AI 評估機制缺乏進行實質判斷的能力。
Amazon 停止接受 Mechanical Turk 新客戶
Amazon 已正式停止其群眾外包平台 Mechanical Turk 的新客戶註冊。此舉暗示這項長期用於人機協作（human-in-the-loop）數據標註的服務可能即將結束。