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用自迴歸擴散生成市場資料時，全連續擴散難以刻畫真實訂單流的尖峰分佈。實習生 Kavish 以 4 年美國股票事件級資料訓練模型，發現 DDPM 在 1000 步餘弦噪聲排程下不穩定，7 個連續目標中 88%–95% 的取值偏離分佈均值 8 個標準差以上，改用流匹配後開箱即可用。模型用因果掩碼 Transformer 編碼事件，事件型別頭判斷交易或 BBO 更新，價格、時間間隔等連續特徵由擴散頭生成。
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。
新加坡國立大學、可靈 AI 與香港科技大學提出線上擴散強化學習演算法 DiffusionART，在 HunyuanVideo-13B 上達到 DiffusionNFT、Flow-GRPO-Fast 後期平均獎勵水平的速度分別快 12.02 倍和 11.72 倍。它支援 ODE 取樣，不要求獎勵模型可微，無需額外調參，可適配標量獎勵與二值偏好獎勵；
維吉尼亞理工與 Meta 的研究者在 NeurIPS 2026 提出 ReGDiff，用擴散模型生成超材料體素結構，以緩解「貼著訓練資料」與「生成碎塊廢件」之間的兩難。方法分兩步：先用 RAS 把自編碼器潛空間整理成好壞可分、覆蓋均勻的形態，再在取樣時對近處已知樣本施加短程排斥。團隊還補上桁架體素資料集 MetaTruss 和五項量化指標，相比最強基線，幾何合理性平均提升 8.9%、新穎性提升 46.4%、多樣性提升 128.6%，生成 1000 個結構約 31 秒。
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。
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；
北京通用人工智慧研究院體系孵化的通衍靈智公布 RSI（遞迴自我改進）個性化 AI 路線：在共享基礎模型之上，用輕量 Personal LoRA 承載個人與企業的專屬能力。Evaluator 先按使用者標準篩選業務反饋，只把反覆出現的模式用於增量更新；更新後要與舊版本在同一批任務上對比，退化就回滾。
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。
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。
Anthropic 在修訂版 S-1A 的風險因素中警告，公司可能很快達到其《負責任擴充套件政策》對“遞迴自我改進”（RSI）的定義，即 AI 大幅加速自身研發進展。檔案承認過去曾用 AI 開發新模型而未及時識別能力躍升；但也強調目前沒有任何模型越過該門檻，並承諾在可預見的未來仍保持人類監督。同期披露的財務資料顯示收入快速上漲、支出同步走高。
香港科技大學、香港城市大學、復旦、CMU、NYU、NTU 等機構聯合發布 110 頁綜述《The Past Frames the Future: Memory for Autoregressive Video Generation》，系統梳理自迴歸影片生成中的 Memory 機制。
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。
擴散智慧發布擴散語言模型 Clover-35B-A3B-Preview，採用總引數 350 億、每 token 啟用約 30 億的 MoE 架構，能寫程式碼、生成網頁並連續呼叫工具完成 Agent 任務。官方資料顯示，在網頁 Agent 評測 WindTunnel 的 49 個任務中，其中位執行時間 1.52 秒，低於 Jev＋Mercury 2.5 組合的 3.21 秒，嘗試成功率 98.6% 對 95.9%；SWE-bench Verified 得 73.6，Terminal-Bench 2.1 得 51.7。
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%。
商湯研究院、香港科技大學 MMLab 等聯合提出多輪影像編輯訓練方法 MT Forcing，用於緩解自迴歸擴散模型在連續編輯中的畫質退化與內容漂移。方法由 Single-Turn DMD 與 Teacher-Forcing Guidance 兩部分組成：前者讓學生模型按自身輸出逐輪展開、與單輪教師的輸出分佈匹配，後者用參考編輯軌跡約束跨輪的細節一致性。
香港大學與清華大學 AIR 團隊提出離線強化學習框架 VAST，讓智慧體自適應選擇價值更新的時間跨度與未來子目標，不再依賴固定步長的 n-step TD 或動作分塊。VAST 用輔助價值函式 G-function 估計從當前狀態經 k 步到某未來狀態的期望折扣回報，由拼接策略聯合挑選子目標與跨度；執行策略只依據狀態與子目標生成動作，推理時用 Q 函式拒絕取樣。
Anthropic 本週發布博文警告，小型 AI 模型距離具備自我複製能力可能只有數月之遙，這類 AI 蠕蟲可在裝置之間擴散且極難遏制。博文點名冰箱、烤箱、掃地機器人、割草機、攝像頭與電視等聯網家電，可能成為無意識的宿主。業界對此看法分裂：一派視其為迫在眉睫的網路安全風險，另一派認為這是 AI 公司慣用的末日論炒作。
Jev 發布 33 天后熱度迅速消退，這篇評論借它批評 AI 行業靠營銷話術製造期待。文章指出 Jev 本質是通用分類器，宣稱不會幻覺、更快更便宜，但輸出仍會出錯，且已有開放權重模型在部分任務上價效比更高，並可在本地執行。作者還稱其非自迴歸決策模型思路早於 Jev 一年半出現，並由此質疑行業四年來的創新增量。
通衍靈智提出以 RSI（遞迴自我改進）為核心的個性化路線：在共享基座模型上用輕量 Personal LoRA 承載個人、專案與企業的專屬能力，而非重訓基座。RSI 以 Accept/Reject、Code Review 等真實反饋訓練 Evaluator，篩選正負樣本後增量更新 LoRA，驗證失敗則回滾。
Google 等提出 RRSI，用正則化約束 Agent Harness 的遞迴自我改進（RSI）：不鎖死自我修改能力，而是限制每輪同時修改的機制數量、保留進化歷史，並在篩選階段剔除 benchmark-specific 改動和落在噪聲範圍內的漲分。
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；
DiffuSpace 發布開源擴散語言模型 Clover-35B-A3B-Preview（35B 總引數、3B 啟用），在六項 Agent 評測中均拿下所列模型最高分：SWE-bench Verified 73.6、Terminal-Bench 2.1 51.7、τ³ Overall 65.3，超過 LLaDA 2.2 flash、閉源 Mercury 2.5 和同尺寸 Qwen3.6-35B-A3B。
研究團隊提出具身 RSI 系統 Recursia，通過內外雙層迴圈讓機器人從執行經驗中改進共享執行棧，在 LIBERO-Pro Long 零樣本長時操作的位置/任務擾動下成功率達 28.4%/53.4%，比輝達 ASPIRE 高 5.8/15.1 個百分點。共享棧分為工具、技能、交接、驗證四層，候選修改需經通用性檢查、機制測試及父子版本配對比較。
PhAI Labs 於 10 月 12 日發布 RSI-Anything 技術報告，提出用世界模型連線預測、行動與真實反饋的跨領域遞迴自我改進（RSI）框架。在 CodeContests 程式碼修復中，不更換程式碼模型、線上測試預算不變，修復成功率從 26.3% 提升到 31.2%；OSWorld 圖形介面任務成功率相對提升約 18.4%。一個 4B 策略模型經連續五代迭代，實驗室規劃分數從 21.80% 升到 46.01%，略超參考系統的 45.32%；
arXiv 上提交的 UniEvo-VL 提出一種 on-policy 自蒸餾訓練方法：讓同一個多模態模型分別以學生和教師身份出現，學生只看原始問題，教師額外看到自我批評作為特權資訊，訓練目標是縮小兩者在取樣軌跡上去噪擴散分佈的差異，無需依賴更大的外部教師模型。基於開源 Qwen-image-2512，GenEval 從 0.747 升至 0.808，GenEval2 Soft-TIFA 從 32.97 升至 35.53。
螞蟻靈矽大模型應用平台團隊開源自動最佳化框架 AntOmniEvo，使用者只需提供可修改的檔案目錄、評估資料、打分標準和系統定義，框架就會驅動 coding agent 在「改檔案—打分」迴圈中 7×24 迭代。核心演算法 Mara Chain 讓未達標的候選帶著診斷記錄繼續修復，配合逐題 Pareto 過濾，避免過早淘汰有潛力的候選。
Google DeepMind 發布一期播客，討論 AI 生成內容日益逼真後如何驗證內容來自人類、機器還是自然。節目介紹內容溯源的作用，並講解不可感知水印如何保護數字媒體與生物設計，時間軸涵蓋水印概念、SynthID、影像與影片、SynthID Bio 及未來韌性等章節。
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。
論文提出 Normalizing Trajectory Models（NTM），把擴散模型的每個反向步建模為表達力強的條件歸一化流，並支援精確似然訓練。擴散取樣通常依賴大量細小的高斯去噪步，壓縮到少數粗粒度轉移時該假設不再成立；此前的少步方法用蒸餾、一致性訓練或對抗目標解決，但都放棄了似然框架。架構上，NTM 在每步內組合淺層可逆塊與深層並行結構。
Respan（YC W24）開源了用 Rust 編寫的 AI 閘道器：核心只負責分發事件，provider、協議（MCP、即時語音）、模態（影像、影片）以及回退、PII 脫敏、智慧路由等功能都做成外掛接入。團隊自 2024 年起在 LiteLLM 上做封裝，服務數千家組織，封裝程式碼一度超過 10 萬行；今年 1 月一次 LiteLLM 常規升級引發間歇性連線錯誤，只能回滾，因此團隊決定自行重寫。新增 provider 只需一個短檔案，Mistral 適配僅 22 行；