把 2026 年可核查的公开证据整理成一张六层能力路线图——预训练、后训练 RL、推理时计算、上下文与记忆、智能体与 Harness、世界模型。含 Meta ScaleRL 40 万 GPU 小时实验结论、RL 预算占比 10%–30% 口径、Chinchilla 对比、Meta-Harness 6x 差距等数据锚点，并给出优先级表与算法工程师/产品经理的行动建议。

World-action models (WAM) predict future states to guide robot actions, enabling learning from both action-free video an…

o1 系列通过强化学习训练模型'先思考再回答'，在数学、代码与科学推理上大幅跃升，开创了推理时扩展（Test-time Compute）的新 Scaling 维度。

Sora 基于扩散模型与 Transformer 架构，可直接从文本生成长达一分钟的高保真视频，展示了对物理世界'世界模拟器'式的理解潜力。

Speculative decoding accelerates rollout generation, which dominates the cost of reinforcement learning (RL) post-traini…

Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) substantially improves single-sample accuracy (pass@1) but causes …