腾讯混元Frontier团队发布Terminal-RSI,以Qwen3.8-27B为基座,通过递归自我重写与递归策略精炼,让原本在Terminal-Bench 4.0得0%的模型提升到19.84%,同时留下尚未在大模型上验证的悬念。

Anthropic 工程师杰克逊·克尼恩解释,Claude 写作能力下滑源于优化重点转向数学与代码,模型被训练得适应 LLM 心理,形成写给 AI 看而非写给人看的“Claude 腔”。

Anthropic与OpenAI接连释放放缓信号,市场对AI增长逻辑产生新疑虑。递归式自我改进究竟是技术拐点还是概念泡沫?本文梳理AI自进化的真实进展与瓶颈。

小米大模型负责人罗福莉公开MiMo-V2.6训练直播,Pro与Flash两款模型不到两天累计成本超130万美元,训练故障与测试成绩同步曝光。

面壁智能联合OpenBMB开源新一代小钢炮MiniCPM5-2B,AA榜单4B以下综合第一,Agent能力断层领先,并同步开源强化学习框架Meshy与JustRL II。

OpenAI被曝采购数万台Mac mini和Mac Studio,用于训练可操作电脑的AI智能体,苹果在本地AI硬件市场意外升温。

Anthropic 正在扩充自研 ASIC 芯片团队,其中“芯片设计强化学习”岗位薪资显著高于部分实际芯片设计岗位,引发关注。

由前Meta AI研究员创立的Patronus AI获得5000万美元B轮融资,通过构建模拟数字环境来测试AI Agent的可靠性,客户已覆盖几乎所有前沿AI实验室。

图灵奖得主理查德·萨顿认为,普通生成式AI擅长模仿与生成,但缺少评估、筛选和持续学习机制,距离真正科学发现仍有差距。

至简动力、北大、港中文提出LaST-R1,将隐空间物理推理纳入强化学习闭环,在仿真与真机任务中展示更强泛化能力。