【周末特辑】6月第2周最火AI论文 | LLM自我反思提升性能；高熵Token优化推理。

本期的 5 篇论文如下：

[00:47] TOP1(🔥169) | 💡 Reflect, Retry, Reward: Self-Improving LLMs via Reinforcement Learning（反思、重试、奖励：通过强化学习实现LLM的自我提升）

[02:55] TOP2(🔥130) | 🧠 Beyond the 80/20 Rule: High-Entropy Minority Tokens Drive Effective Reinforcement Learning for LLM Reasoning（超越80/20法则：高熵少数Token驱动LLM推理的有效强化学习）

[05:06] TOP3(🔥115) | 🧠 ProRL: Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boundaries in Large Language Models（ProRL：延长的强化学习拓展大型语言模型的推理边界）

[07:27] TOP4(🔥89) | 🧠 AlphaOne: Reasoning Models Thinking Slow and Fast at Test Time（AlphaOne：测试时驱动大模型进行快慢思考的推理框架）

[09:46] TOP5(🔥75) | 🤖 SmolVLA: A Vision-Language-Action Model for Affordable and Efficient Robotics（SmolVLA：一种用于经济高效型机器人的视觉-语言-动作模型）

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