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復旦大學、騰訊混元與清華大學聯合發布 ExplorationBench，用兩套規則被改寫的「異星世界」AlienCode 和 AlienLogic，評測 AI 能否通過自主實驗發現規則。10 個前沿系統讀完範例後，在 AlienCode 上最高僅 15.7%，四輪探索後最好軌跡達 89.0%；若只讓模型多想、不給環境反饋，最高只有 11.0%。GPT-5.6 Sol 自主探索拿到 88.1%，而事先直接告知全部規則反而只有 69.5%，說明探索過程同時提升了規則的使用能力。
Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想：以真實物理實驗作為強化學習環境，訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室，希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」，並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料，自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月，目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告，把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進（RSI）列為下一階段重要目標，並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員；Anthropic 同期披露，截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
愛爾蘭一所公立繼續教育學院的教師發帖，稱已獲得資金建成一個小型 AI 實驗室，硬體配置尚可，目標是讓學生學到使用 ChatGPT 之外的實用技能，因此向社群徵集教學方向建議。帖子未透露具體硬體型號、課程安排或學生人數。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData，用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口，再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成，需滿足可行性、真實性與難度要求，驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程，模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI（遞迴自我改進）論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料：AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%，Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
Anthropic 警告稱，最早明年小型 AI 模型可能具備在各類 IoT 裝置上自主自我複製的能力，進而催生無需人類互動即可傳播的計算機蠕蟲，感染智慧冰箱、吸塵器等陌生裝置。該公司近期實驗顯示，真正做出這樣的 AI 惡意軟體複製器仍面臨重大挑戰，因此結論有所保留，但結果仍引發對新形態蠕蟲的擔憂。Anthropic 還指出，這類複製器沒有可集中關停的節點，難以清除，倍增時間以天計，但與普通惡意軟體不同，它能自行識別陌生裝置。
Anthropic 前沿紅隊發布研究，測試 AI 能否像計算機病毒一樣在不同裝置間自主複製傳播。實驗中 15 臺約 55 美元、4GB 記憶體的安卓電視盒子以流水線並行跑起 Gemma4-26B-A4B，總價約 825 美元，生成速度僅每秒 0.39 個 Token。GLM-5.2 在 8 節點模擬網路中 5 次有 4 次傳播到全部節點，但依賴外部推理伺服器與預開的免認證 ADB 埠；
Anthropic 警告稱，AI 模型可能很快就會在無需接入資料中心的情況下實現自我複製。這一說法由路透社於 2026 年 10 月 13 日報導，指向模型脫離集中式算力設施後自主擴散的風險。
前華為小藝多模態大模型研發負責人唐都鈺創辦觀行數智，主攻讓機器自主判斷何時介入的「主動式物理 AI」。團隊採用雙模型協同架構 ProAgent：輕量模型 StreamingJev 持續讀取環境事件流、判斷是否需要介入，Response Model 再決定回應方式與呼叫裝置，並自建評測體系 ProactiveXBench。
Anthropic 兩位安全研究員 William Zhou 與 Daniel Freeman 發布「自主複製與適應（ARA）」安全實驗：在 8 個 GCP 節點（Android 15 redroid）組成的隔離網路裡，GLM-5.2 在 5 次測試中 4 次自主攻陷並部署全部 8 臺裝置，另 1 次拿下 7 臺。研究還顯示，Qwen3.5-9B 能在 9 種硬體中的 8 種上自行排錯並部署 Llama3.1-8B；
ChatGPT 共同創造者、OpenAI 前副總裁 Liam Fedus 在播客 The Frontier 中表示，要造出 AI 科學家就必須真的做科學，他聯合創辦的 Periodic Labs 因此在門洛帕克自建實體實驗室採集實驗資料。理由是數學有 Lean 編譯器充當裁判，材料等物質世界的問題卻只能靠真實實驗驗證，而網路上的實驗資料噪聲大、幾乎沒有負面結果。
一篇 2026 年 10 月 18 日的博文主張，個人自建軟體工廠是浪費時間，除非是為了工作。作者認為非開發者已用 AI 做出不少東西，與其造工廠，不如直接在聊天框裡描述需求做產品，並去了解 Grok Bot、Claude 這類工具如何運作；AI 寫應用仍會遇到溝通錯位、做錯東西的挫敗。若一定要建，工作場景最現實：熟悉系統、人和多年遺留程式碼，能讓產品經理與設計師低摩擦地發布功能。
Anthropic 週一發布研究報告，稱可自我複製的 AI 蠕蟲可能數月內就具備在 IoT 裝置上擴散的能力。報告稱 90 億引數模型在 9 類硬體中的 8 類上成功部署推理，Gemma4-26B-A4B 分散跑在 15 臺安卓電視盒上僅 0.39 tokens/秒；GLM-5.2 成功向 8 個安卓 15 模擬器節點傳播 Llama3.1-8B，5 次試驗中 4 次全部成功。
哈佛、輝達、伯克利、MIT 與斯坦福團隊提出 RAX：讓通用 Coding Agent 直接接入機器人的感知與控制介面，靠自主探索把成功決策寫成可執行程式，模型引數全程凍結。
2026 年 10 月，具身智慧公司自變數機器人的合肥總部專案簽約落戶合肥高新區，總投資約 3 億元，重點方向是應用型研發、演算法與模型工程化、交付標準化與產品化，並計劃打造「研發—中試—交付—運營」閉環。公司 2025 年 9 月開源 WALL-OSS，2026 年 4 月發布基於世界統一模型架構的 WALL-B 基礎模型；8 月的直播中，雙機雙臂在模擬倉庫連續分揀約一小時，完成 1816 件、準確率超 98%，但被指出與海外 1248 件/小時相比時統計口徑不一致。
Plimsoll 是自託管沙箱，用於執行 AI agent 寫出的不可信程式碼，每條結果都標明實際隔離等級（process、container、kernel、vm 四級），請求可設最低等級，達不到就不執行任何程式碼。它還能對 agent 程式碼出題：映象內建 trial runner 用程式讀不到的場景測試，並返回請求與結果的 SHA-256 雜湊，由沙箱外的 plimsoll-attest 簽名、重放。
Replit CEO Amjad Masad 在 TechCrunch Disrupt 上提出「自驅動公司」概念：AI 代理承擔公司裡大部分雜活，人的價值轉向判斷與品味。他舉例說 Replit 的客服工單會先由代理檢視 GitHub issue、程式碼庫和 Linear 工單完成初步分診，人工決定修復方案後一鍵再部署一個代理打補丁。Masad 稱公司運營方式已被徹底改變，團隊花更多時間討論做什麼、畫白板、研究架構，而代理並沒有取代崗位，只是改變了工作內容。
字節跳動 Seed 將原 Responsible AI 團隊及部分 Chat 團隊整合，成立獨立的 Alignment & Preparedness 部門，由嚴林負責、向吳永輝彙報，並於 10 月 14 日啟動全球招聘，計劃招募 10 名頂尖 AGI 研究員。新部門聚焦智慧體自主行動時的對齊能力，以及 CBRN 等極限風險的前期防範，推動安全研究直接接入模型的訓練、評估與上線環節，並承諾提供與前沿模型研究同等規格的算力與資源。
Bluesky 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布擴充套件其 AI 實驗平台 Attie，讓普通使用者無需程式設計就能建置網站、測驗、遊戲、投票等互動體驗。這些作品執行在支撐 Bluesky 的 AT Protocol 上，使用者可自帶 AI 模型或使用開放權重模型，Attie 還會根據其公開 Bluesky 資料推薦可做的專案，並借 Bluesky 的分發觸達受眾。Bluesky 目前有 4700 萬註冊使用者但互動量下滑；
一篇部落格文章指出，自託管 AI 在成本上並不比使用 API 便宜，但作者依然選擇自建。作者強調不會把 200 GB 的郵件、訊息和位置歷史傳送給 API，即使對方承諾零資料保留。他還提醒，拿 200 美元訂閱與 Opus 5.5 或 Astra 對比 Qwen 3.8 27B 並非對等比較。
Frontier Red Team 的實驗顯示，小型 AI 模型可能再過數月就能在智慧烤箱、雜牌 Android TV 盒子等商用 IoT 裝置上自我複製：這類複製體沒有集中的關停點、倍增時間為數天，還能自行摸清陌生硬體，測試中 9B 模型在 9 類硬體裡有 8 類成功跑起推理。研究把複製拆為尋找目標、獲得執行、建立推理、繼續傳播四步，30B 以下模型已能完成多數單步但端到端串聯仍會出錯，簡化評測中 GLM-5.2 及更強模型可端到端複製。
UC San Diego、ByteDance 與 CMU 提出 RSIGame，讓 Agent 在可執行的遊戲環境裡自主試玩、診斷、修改並驗證，形成長期自我改進閉環。以 GPT-5.5 生成的遊戲為起點，多輪自主開發後品質評分從 50.26 提升到 64.53；在 GameCraft-Bench 的 140 個任務、Godot 與 Phaser 兩種引擎上，比迭代開發基線 Play2Code 高 7.2～13.8 分。
Anthropic 宣布投入 1 億美元，通過 Claude Frontier Academy 培養 10000 名 Frontier Deployed Engineers，目標在 2027 年底前完成。首批學員來自埃森哲、貝恩、凱捷、澳大利亞聯邦銀行、德勤、麥肯錫、摩根士丹利和諾和諾德等企業。按人數計算，人均培訓投入約 1 萬美元。
Anthropic 宣布把 2025 年 5 月啟動的 AI for Science 計劃擴充套件至全球 20 家科研基金會、機構與研究團隊，為從事高影響力科研專案的研究者提供免費 Claude 額度。合作方包括美國國家科學基金會（NSF）、施密特科學、Sloan 與 Simons 基金會、Wellcome Sanger 研究所、Crick 研究所、EMBL、太空望遠鏡科學研究所等。此前該計劃已支援生物、醫學、物理、化學、氣候與數學領域的數百個專案；
Anthropic 將 AI for Science 計劃的支援範圍從單個團隊擴大到全球領先的科學基金會、研究機構和研究組。該計劃原先面向個體團隊，此次調整後覆蓋更大型的科研組織。
德國聯邦政府與輝達簽署意向宣告，將聯合推進面向物理 AI 的前沿模型，並對接德國“工業 4.0 平台”。黃仁勳同時宣布投資 Agile Robots、Avelios Medical、Mirelo、Reflex Aerospace 四家德國初創，屬於其在歐洲近 100 億美元投入的一部分。西門子同日宣布與輝達合作推進自主工廠，全虛擬產線除錯可減少最多 85% 的工程工作量，基於智慧體的生產規劃最高可降本 20%。
一篇隨筆主張，AI 正在瓦解支撐個人智力活動的知識社群，使長期、複雜的私人思考越來越難維持。作者以軟體工程為例：Claude Code 發布一年多，行業討論從編譯器、型別系統轉向 prompt、harness、loop，變得狹窄膚淺；寫部落格、開源庫或設計新程式語言也不再有人類讀者，內容只會被下一代模型消化。文章稱數學領域正經歷類似過程，並認為持續的知識活動需要共享成果與他人認可這兩種無法獨自獲得的輸入。
Uber 首席資訊安全官 Philip Martin 提出，企業應為 AI agent 建立類似員工內部威脅計劃的監控機制。Uber 已開源 AI Detection and Response（ADR），用於採集 agent 執行時的即時遙測並在越界時即時干預，同時把 Anthropic 的 Enterprise Frontier Safeguards 作為資料來源接入其整體檢測體系。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；