FlowRL: Correspondência de distribuição de recompensa para LLM RL • Mudanças da maximização da recompensa → correspondência de distribuição • +10,0% vs GRPO, +5,1% vs PPO em matemática; Fortes ganhos no código • Minimiza KL reverso para cobrir todos os caminhos de raciocínio válidos (evita o colapso do modo)

Apple apresenta AToken: Um tokenizador visual unificado • Primeiro tokenizador unificando imagens, vídeos e 3D • Espaço latente 4D compartilhado (preserva a reconstrução e a semântica) • Forte em tarefas de geração e compreensão (ImageNet 82,2%, MSRVTT 32,6%, 3D acc 90,9%)

SakanaAI apresenta otimização robusta do kernel CUDA agêntico • Fusível operações, aumenta as passagens para frente/para trás, supera as linhas de base da tocha • Pipeline de LLM agente: PyTorch → CUDA → otimização evolutiva do tempo de execução • Verificação suave: LLMs sinalizam kernels incorretos (↑30% de sucesso na verificação) • robust-kbench: novo benchmark para desempenho real do kernel + correção