论文卡片总索引
单篇论文一个文件;跨方向综述引用此处,不重复全文。日期为论文发表/公开年份,部分文献已更新至 2026-10-20;每篇以正文中注明的核验层级为准。
日期与路径提示:本索引按会议/正式发布年份组织;ReLIFT 与 BRIDGE 虽在 2025 年首次公开 arXiv,现有链接仍放在 papers/2026,以保持站内稳定 ID。具体首次公开时间须查各论文正文,不能仅根据文件夹名断言。
2026
| 论文 | 发表状态 | 关键问题 |
|---|---|---|
| TSRL:触发式 SFT + RL | arXiv 预印本(2026-10-13) | RL 主导,难状态才注入专家监督,减少遗忘 |
| AgentTune | arXiv 预印本(2026-10-09) | 统一 Agent 轨迹、训练与评测的 EventLog |
| UniRL(腾讯混元) | 官方开源框架(2026-10) | 同一训练设施支持 SFT、Agentic、异步 RL 等入口 |
| ReLIFT | ICLR 2026 | RL 遇到困难题时如何插入定向 SFT |
| BRIDGE | ICML 2026 | 如何使 SFT 梯度帮助 RL 而非干扰 |
| DYPO | ACL 2026 Findings | 基于训练反馈动态平衡 SFT 与 RL |
| RL Squeezes, SFT Expands | ICLR 2026 | 两种训练怎样改变推理路径分布 |
| Provable Benefits of RLVR over SFT | ICML 2026 | 为何结果奖励可能学会回溯策略 |
| SFT or RL for Tool-Calling Agents? | arXiv 预印本(2026-09) | 工具 Agent 中哪种方法更好 |
| AutoTool | ICML 2026 | 动态工具选择,SFT/RL/排序联合使用 |
| MiMo-V2.6 MOPD2 | 官方技术报告/模型卡 | 多领域教师、RL 和 SFT 前缀蒸馏 |
2025
| 论文 | 发表状态 | 关键问题 |
|---|---|---|
| DeepSeek-R1 | arXiv 技术报告 | 无 SFT 直接 RL 和冷启动 SFT 的区别 |
| Qwen3 Technical Report | arXiv 技术报告 | 多阶段 SFT/RL 与强到弱蒸馏 |
| DAPO | NeurIPS 2025 | 稳定和有效地进行长思维链 RL |
| Action-Constrained Imitation Learning | ICML 2025 | 动作约束和轨迹对齐如何放松行为克隆 |
原 Reading 迁入的轻量卡片
这些是早期收藏/阅读清单,已经迁入统一论文库,不代表完成深度原文核验。原始阅读状态、评分、标签和简要备注保留;详细方法与实验待按原论文补全。
| 年份 | 论文 | 当前记录 |
|---|---|---|
| 2025 | DreamOmni2 | 图像生成与编辑 |
| 2025 | LongLive | 实时交互长视频 |
| 2025 | Phantom Data | 视频生成数据 |
| 2025 | VACE | 可控视频生成与编辑 |
| 2025 | Qwen3-VL | 视觉语言模型 |
| 2025 | RoboBrain 2.0 | 具身基础模型 |
| 2025 | Motus | 世界动作模型 |
| 2026 | Echo Memory | 世界模型与长期记忆 |
新文献优先填 templates/paper-note.md,并保持该文件与 topics/ 同步。
学完以后,我能否回答这些问题?
- 这篇论文真正优化的目标是什么?训练信号从哪里获得?
- 它的核心机制相对基线新增了什么?主要收益在什么条件下成立?
- 哪些结论有实验支持,哪些迁移到我的研究还需要验证?
建议不看正文先回答,再回到相关章节核对。这里不自动判定「已读」。