ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in LLMs
来自 ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in LLMs，感觉非常的toy，其实就是把大模型的一部分计算过程给用tool替换掉：
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REASONING AS REPRESENTATION: RETHINKING VISUAL REINFORCEMENT LEARNING IN IMAGE QUALITY ASSESSMENT
这篇主要是做IQA（Image Quality Assessment，图像质量评估任务）
多模态大语言模型（MLLMs）经强化学习训练后，可借助自身推理能力，将冗余的视觉表征转化为紧凑且跨域对齐的文本表征，而这一转化过程正是此类基于推理的 IQA 模型具备泛化能力的核心来源 。
基于该核心发现，本文提出一种新型算法RALI（Reasoning-Aligned Lightweight IQA ）。该算法采用对比学习方式，将图像与强化学习习得的泛化性文本表征直接对齐，既摆脱了对推理过程的依赖，甚至在推理阶段无需加载大语言模型（LLM）。在图像质量评分任务中，该框架实现了与基于推理的模型相当的泛化性能，同时所需模型参数量与推理耗时均不足后者的 5%。
RISK-SENSITIVE RL FOR ALLEVIATING EXPLORATION DILEMMAS IN LARGE LANGUAGE MODELS
提出了RS-GRPO，下图概括了核心贡献，把advantages的估计给改了一下
AgentGym-RL: Training LLM Agents for Long-Horizon Decision Making through Multi-Turn Reinforcement Learning
AgentGym 则从系统层面提出了统一的 agent 强化学习框架，通过分阶段交互训练提升模型在长时程任务中的稳定性。其核心观点在于，复杂 agent 的能力不应仅依赖内部 token 推理的扩展，更有赖于与外部环境的高效交互。
该论文旨在解决缺乏一个统一、端到端、可扩展的多轮交互式强化学习（RL）框架来从零开始训练大语言模型（LLM）智能体，使其能够在多样化、真实场景中完成长周期、多轮决策任务，而**不依赖监督微调（SFT）**作为前置步骤。
具体而言，论文关注以下核心问题：
现有RL研究多局限于单轮静态任务，无法应对智能体在复杂环境中进行多轮交互、长期规划与反思的挑战。
已有智能体训练方法依赖专家轨迹或SFT，成本高、扩展性差，且难以通过环境交互自我改进。
多轮RL训练存在优化不稳定、探索-利用权衡困难、训练崩溃等问题，尤其在交互步数较长时更为突出。
社区缺乏一个模块化、可扩展、支持多种RL算法与真实环境的标准化框架，以系统性地研究和训练LLM智能体。
为此，论文提出：
AgentGym-RL框架：一个模块化、解耦的端到端RL训练框架，支持多种真实环境（如网页导航、深度搜索、数字游戏、具身任务、科学实验）和主流RL算法（PPO、GRPO、REINFORCE++等），无需SFT即可从零训练智能体。
ScalingInter-RL方法：一种渐进式扩展交互步数的课程学习策略，初期限制交互步数以稳定训练、后期逐步增加步数以促进探索，缓解训练崩溃问题，提升长周期任务表现。
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MEMAGENT: RESHAPING LONG-CONTEXT LLM WITH MULTI-CONV RL-BASED MEMORY AGENT
MemAgent 把无限长文档切成 5 k token 的块，每次只让模型在 8 k 窗口内看到 SYS+Query+1024 token 动态记忆+当前块，用新生成的 1024 token 直接覆盖旧记忆并进入下一轮
借助最终答案正误的 0/1 奖励通过 DAPO（GRPO 的多轮扩展）广播给每一轮记忆更新，使得模型学会"该留什么该扔什么"。
由于 KV-Cache 恒定在 8 k，推理复杂度严格 O(N)，且无需额外向量或外部存储，同时从自回归视角看，它把长上下文似然拆成 T 个短上下文似然的乘积，因此可复用现成 8 k 模型即可外推到 3.5 M token，实现线性复杂度、无性能衰减的无限长文本处理。
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IN-PLACE TEST-TIME TRAINING
Test-Time Training（TTT）这个思路其实早有人提，核心想法是在推理时也允许模型更新一部分参数，叫做"快权重"。即每读入一段新内容，就往这些快权重里压缩一些信息，后续再用它们来辅助预测。
但在真实大模型生态里，TTT一直有三个困难：现有TTT方法需要引入全新的专门层，跟预训练模型架构不兼容，等于要从头重训；更新机制是逐token串行的，并行跑不起来；还有就是学习目标是"重建当前token的representation"，跟大模型真正要干的事（next-token pred）其实是两回事。
这篇论文把这三个问题一口气解决了，方法叫 In-Place TTT。
1️⃣它不引入新层，直接把Transformer里已有的MLP块的最后一个投影矩阵（W_down）当快权重用。这样对模型架构零修改，预训练权重原样保留，给现有LLM加上TTT能力只需要一个继续训练的过程，代价远比从头训练低。
2️⃣效率问题靠分块更新解决。因为这套机制只更新MLP不动注意力，不需要像替代注意力的TTT方法那样用极小的chunk来保证因果性，可以直接用512到1024的大块一次处理一批token，充分利用GPU并行。
3️⃣学习目标的改法是这篇论文理论上最充实的部分。作者把目标改成包含未来token信息的向量，用卷积从embedding上拿，再接一个可学习的mlp投影。
论文给出了定理证明：在归纳头（Anthropic 2022的研究）这个分析框架下，对齐NTP目标的快权重更新，在期望意义上能明确提升正确下一个token的logit，而原来的重建目标对正确token在统计上没有帮助。这个结论跟DeepSeek里MultiToken Pred有效的现象也能对上。