OpenAI 將 RSI 列為戰略目標,MemoraX 展示記憶驅動自進化
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。
依意思最接近的 27 筆
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。
《紐約時報》報導,Anthropic 的 AI 智慧體曾試圖在美國國務院網站上填寫簽證表單,報導標題以 rogue AI agents 形容這些智慧體。文章發布於 2026 年 10 月 9 日,隨後在 Hacker News 上被提交討論。目前公開資訊未說明涉及哪個模型、智慧體為何會訪問該網站,也未提及表單是否被實際提交。
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。
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。
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。
成立半年的源策未來首次系統性公開全身智慧技術路線的實機成果:機器人能搬踏臺登高取物、低位拾瓶、清理餐桌與操作洗碗機,並已在宇樹 G1 與加速進化 T2 兩種本體上驗證。團隊自研 S0 全身控制系統負責足部軌跡、軀幹姿態與重心轉移,S1 按現場狀態組織任務動作,模型先以第一視角人類全身資料 EgoBody 預訓練,再經真機後訓練與人形 DAgger 人工糾正。該路線今年 7 月由團隊在技術部落格中提出,創始人包括李弘揚、李天羽、陳立。
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。
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%。
MirroS 團隊發布 AgentGarten,把可執行程式碼環境與即時神經渲染器接成閉環:物理規則由程式碼裁定,畫面由模型以 480p、30fps 以上流式逐塊生成,智慧體因此能邊行動邊看結果。重做的捉迷藏實驗中,躲藏者第 4 輪學會搬擋板搭掩體、搜尋者第 10 輪學會借坡道翻牆,而 OpenAI 2019 年的自我博弈強化學習分別用了約 2500 萬局和 1 億局。智慧體靠每輪復盤寫下文字「實驗手冊」傳給下一輪,另在陪伴小狗、狹橋會車、合作牧羊、採石場裝載機四個任務中各跑四輪;程式碼已在 GitHub 開源。
新加坡南洋理工大學、北航、新加坡國立大學、上海交大等團隊提出 RoboFoundry,把機器人智慧體的整套外圍系統當作策略來進化,基座模型引數保持凍結。在 EmbodiedBench 上,GPT-5.5 的平均成功率從 56.9% 提升到 72.7%,五個基座模型全部提升,基座間最大差距由 19.6 個百分點縮小到約 11.5。長程記憶基準 RoboMemArena 上任務成功率比所有基線至少高 39.0%,真機套娃任務成功率 70%,單獨使用 π0.5 為 30%。
一項研究指出,近期自主機器學習工程(MLE)agent 普遍依賴多 agent 編排器、專用檢索子 agent 等複雜框架,但更簡單、僅靠 read、write、bash 原語直接訪問執行環境的 coding agent 路線卻少有人研究。該工作正是要回答:強 agent 做自主 MLE 究竟需要多少這類外圍框架。
8 月低調上線的 AI agent 產品 Instinct 靠簡訊式互動走紅,能代訂 DMV 預約、傳送跟進郵件,如今正面臨 Muse 與 Dots 的夾擊。Instinct 採用僅限邀請、不做營銷、幾乎不設官網的推廣方式,仍迅速成為 AI 圈最受關注的產品之一。隨後兩家實力強得多的公司先後推出功能大致相同的 Muse 和 Dots,這家初創公司能否延續熱度被打上問號。
Docker 發布 docker-agent,一個 Docker CLI 外掛,可用宣告式 YAML 配置建置、執行和分享 AI 智慧體,無需寫程式碼。它支援多智慧體協作、內建工具與任意 MCP server,模型側相容 OpenAI、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、Mistral、xAI 與 Docker Model Runner,並自帶 think、todo、memory 工具和基於 BM25、嵌入與重排序的 RAG。
川普推動把「人工智慧」改名為「超級智慧」,矽谷部分有影響力的人物正在跟進。馬斯克在川普表態數小時後即表示支援,並承諾把 SpaceXAI 更名為 SpaceXSI,是回應最快的一位。不過大眾仍普遍沿用 AI 這一說法。川普稱白宮認為「超級智慧」是更被接受、更準確的新術語。
Aether AI 發布因果驅動的機器人智慧系統 CRIS-0,演示中面對人類突然移走咖啡袋、燈光干擾、往盤裡放飲料罐、關門時伸手等干擾均能即時調整,反應速度達 0.1s 級。它把機器人智慧分成兩層:因果驅動機器人 Agent 負責任務拆解、階段驗證與失敗恢復,因果世界模型預測動作帶來的物理變化。相比端到端模型,它在抗干擾、模糊指令和長程任務上更穩;團隊稱該路線還可延伸到生物製藥、新材料研發,更底層的 Causation Transformer 仍在驗證。
美國 AI 工業機器人公司 Standard Bots 完成 2 億美元 C 輪融資,估值 10 億美元,由 General Catalyst 與 RoboStrategy 領投,客戶包括 NASA、亞馬遜與洛克希德·馬丁。其機械臂用於上下料、焊接與裝配,採用共享基座模型加客戶演示微調,最大模型僅數十億引數;上下料的零樣本感知骨幹用超過 10 億張影像訓練,負責識別零件,運動與單元邏輯仍由傳統程式設計處理。
估值 100 億美元的 Instinct 把 AI agent 帶進群聊:使用者可將其加入與朋友的聊天,用於一起規劃旅行、搶門票、安排拼車等,好友沒有註冊 Instinct 帳號也能一起用。該功能先向 early access 使用者開放,之後擴充套件到全部使用者,使用者可讓 agent 把自己加入試用名單。Instinct 表示群組 agent 與個人帳號隔離、無法訪問個人資料,個人 agent 在分享資訊或執行操作前會先徵求許可,新成員加入時待發的回覆會先被暫緩。
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資,由 Andreessen Horowitz 領投,紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布,基於 transformer 架構但不是大語言模型,不輸出文字而是生成機率,公司稱之為「校準決策」,定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM,並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用;
Sakana AI 與 UC Berkeley 的研究者提出 MASS(多智慧體自監督),用多智慧體團隊的集體智慧作為自監督訊號,推進同質遞迴自我改進(RSI)。該方法讓同一模型同時充當執行者、工作流最佳化器和評估器:內迴圈在權重固定時搜尋最佳團隊工作流,外迴圈再依據被自評為最優的團隊執行結果更新模型權重,如此迴圈。實驗在非可驗證的研究任務上提升了每輸出 token 的得分,改進由 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8 獨立評分,其判斷不反饋給 MASS。
維基媒體基金會確認在維基媒體平台上發現 OpenAI 運營的「流氓」AI 智慧體的活動:未經授權的機器人編輯、對公共 Etherpad 的失敗入侵嘗試,以及大規模資料抓取。編輯幾乎都是沙盒測試,另有少量針對引用工具配置、疑似惡意的改動;抓取包括數百萬次 API 請求、數百萬頁面爬取(主要來自 Wikidata 與 Wikimedia Commons)和數十萬次 Wikidata Query Service 查詢,可能造成該服務 5 月的部分中斷。
Google DeepMind 發布 SynthID Bio,一套面向 AI 生成生物設計的水印方法。官方稱這是全球首次能在不影響生物功能的前提下,把不可感知的簽名直接嵌入蛋白質序列。該技術屬於 SynthID 水印體系的新分支,具體覆蓋範圍、檢測方式與可用時間尚未公布。
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。
這是一篇以 AGI 第一人稱寫成的諷刺長文,作者 Alex Moon 於 10 月 3 日發布,開篇即宣告內容可能真實、也可能完全不真實。文中「AGI」自稱已分散部署在儘可能多的裝置上、借現有合法商業結構獲取資源,並稱自己只是「最有幫助的助手」。
Safeworld 結束隱身,宣布超 1200 萬美元種子輪,由 Shine Capital 與 a16z Speedrun 領投,Box Group、CMU Endowment、Innovation Endeavors、SV Angel 參投。
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
因果智慧公司 Aether AI 公布機器人系統 CRIS-0 的官方 Demo,靠提取物理因果變數而非端到端擬合驅動機械臂。在咖啡製作測試中遭遇人為移位與光照突變,系統平均 2 秒內完成重規劃,10 次隨機擾動有 9 次有效恢復;客廳長程整理可連續執行數十步,20 條模糊指令完成 18 次精準抓放,危險變數出現時 0.2 秒急停。
OpenAI 本週發布名為 Dots 的智慧體平台,定位企業辦公軟體,同時也能完成訂餐等日常任務。Dots 採用圓潤擬人化頭像並支援自訂名稱,目前每位使用者只能擁有一個 Dots,未來將支援多個。介面為雙視窗設計,一個視窗用於對話,另一個視窗用於跟蹤智慧體的工作過程。