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清華大學張強教授團隊聯合清嶼科技、香港大學等提出 EvoSim，讓 AI 從「給定方程調參」轉向「從實驗偏差中追查物理機制、修訂方程並沉澱建模方法」。在電池快充析鋰起點預測任務中，其模型荷電狀態平均絕對誤差為 1.79%，優於人類專家模型；在 16 條動態電壓軌跡、約 11 萬個取樣點上，30 攝氏度 DST 工況均方根誤差為 7.62 mV。在 45 組任務執行中，建模或機制失敗減少 36.4%，累計執行時間減少 42.6%。
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。
YC F26 的 Simantic 發布韌體模擬層，讓 AI agent 與工程師不必拿到硬體就能測試和驗證韌體。它提供可單次 API 呼叫即執行的虛擬開發板、以模擬結果為證據的韌體 AI 程式碼審查，以及每次提交都針對模擬微控制器驗證韌體的 CI/CD 流水線。團隊來自 Neuralink 與 Tesla，早期 MVP 封裝 Renode，因受制於其開發速度、Dotnet 效能與功能臃腫而改為自研引擎。
啟元具身研究中心發布 PrimeSim，一款由預訓練影片生成模型改造而成的機器人世界模型模擬器，在 EWMBench 以 6.09 綜合得分登頂，並在 WorldSimProbe 五項指標中拿下三項第一。它用 30110 小時、覆蓋 22 種機器人平台的資料做中訓練與後訓練，單張 A100 上三視角推理達 10.12 FPS，支援兩分鐘以上連續推演。
Einsia AI 旗下 Navers Lab 發布 EmbodiedEvo，讓 Coding Agent 在單個 Playground 場景中通過互動積累程式碼 Skills 與文字 Lessons，凍結經驗後交給新 Agent 在未見場景複用，全程不更新模型權重。在具身評測 RoboDojo 上，它以 45.08 平均分、38.95% 成功率超過所有 VLA/WAM 與 Agent 方法；
啟元發布面向機器人訓練的世界模型模擬器 PrimeSim，登頂 WorldSimProbe 的 LIBERO 綜合榜，並在五項測試中拿下三項第一。PrimeSim 為機器人建置可互動、可試錯、可持續學習的虛擬世界，用於開展策略驗證與強化學習，目標是縮小模擬與現實的差距、降低對昂貴真機試錯的依賴。評測結果顯示，在其中做強化學習可將策略成功率從 61.7% 提升至 73.2%。
NVIDIA 展示開發者用 GPT-6 Astra 等前沿模型配合 Omniverse 庫，以自然語言指令搭建模擬應用。案例包括從全景照片與點雲重建可編輯的廠房模型、針對燃氣輪機與發電機的 what-if 分析應用（含 6 項測試流程），以及藉助 GTC Berlin 發布的 SimReady Central Library（2000 多個模擬就緒 USD 資產）組裝場景。
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。
10 月 20 日南京物理 AI 大會上，愛思科技展示 Agnes Harness 智慧體執行框架，配合自研 MHS 裝置接入協議，使用者一句自然語言即可讓機器狗 Go2 與小車 Car01 分工完成打招呼、播放音樂並跳舞 30 秒等任務。框架由大腦 LLM、小腦 JEV 決策模型、Workflow 與 Agent Loop 組成，並通過系統層 RSI 改策略與程式碼、模型層 TTT 更新決策引數實現雙進化；
Artificial Analysis 的 Video Arena 文生影片排行榜上，影視公司 Utopai 的定製模型 Utopai X 以 1150 的 Elo 評分位列全球第二、全美第一，這是該榜採用雙盲投票以來首次有影視公司定製模型進入前列。Utopai X 基於 MiniMax H3 架構做深度定製後訓練，在評測的 10 項細分能力中 7 項超越基座模型，音訊同步與物理規律排名第一，光照與材質、鏡頭控制排名第二。
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。
Epic Games 發布新版 PC 遊戲啟動器預覽版，稱其比現有版本更快、回應更靈敏，並新增 Linux 支援，外觀也重新設計。Epic 在部落格中表示，這次重新整理是「vibe coded」——不靠傳統程式設計、由 AI 輔助生成程式碼。CEO Tim Sweeney 週一稱公司正進行「huge pivot」，將調動開發者以最大程度加速 AI 化。
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；
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。
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；
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。
上海創智學院、復旦大學、倫敦國王學院與牛津大學等團隊發布開源社會模擬框架 SocioVerse2，把 LLM 社會模擬從截面問卷擴充套件為可干預的縱向過程。研究者在任意時間步插入干預，系統回放已記錄的動作生成反事實分支，分叉前人群、行為模型與隨機種子一致；研究過程則以可編輯的版本樹組織，每個版本儲存完整快照。
VAST 正式開源即時世界模型 EdenLive，同步開放模型權重、推理程式碼、技術報告與端到端 Demo。它把世界狀態交給上游互動系統維護，自身只做即時渲染：單張消費級 RTX 5090、720P 下，5B 模型生成速度超 24FPS，端到端延遲百毫秒級，可連續生成分鐘級畫面。模型接收參考畫面、目標首幀與提示詞三類輸入，支援寫實、二次元等畫風，可用於遊戲原型預覽、影片重渲染與具身資料增強；
IBM Research 的 ALTK-Evolve 用 GPT-4.1 加標準 ReAct 腳手架，在客服基準 τ²-bench 零售域拿到 67.5% Pass^4（即四次獨立嘗試全部通過的任務佔比），高於其 2026 年 10 月 12 日榜單快照中的所有零售條目。方法不改模型權重：由同一模型分析訓練任務的成功與失敗軌跡，蒸餾成簡短行為準則——如先驗證使用者身份、每步只做一個動作——再追加到系統提示，無需人工標註。
Epic 公開發布用 AI「vibe coding」從零重寫的新版 Epic Games Launcher 預覽版，官方稱它比當前版本和 Steam 都更快、回應更靈敏，並換了新外觀。Epic Games Store 總經理 Martin Keely 表示，團隊把 AI 當作編寫和審查新功能的工具，目標是復刻舊版已有功能但不復用原有程式碼，讓一個小團隊更快跨平台發布。預覽版支援 Windows 與 Mac，Linux 版本也將推出。
何愷明團隊提出視覺原生 Harness 框架 VISTA，讓現有多模態模型無需重新訓練，就能儲存原始畫面並在推理時按需回看、放大細節。VISTA 把環境返回的每幀畫面按回合號、幀號索引存到上下文之外，預設只向模型展示最後一幀，需要時用 inspect 工具調取歷史畫面。搭配該框架，Claude Opus 5.0 通關 ARC-AGI-3 全部 25 個公開遊戲，動作效率得分滿分 100，所用動作數比人類首次遊玩基線少 57.4%；
TypeSafe AI 聯合創始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 訪談中透露，其 System-One 模型 Jev 估值達 100 億美元，日處理量已突破一萬億 token，且夜間流量持續走高，說明大量呼叫來自機器自動化。Jev 1.13.0 在第三方 JevBench v1.2.1 綜合榜以 75.3 分排名第一，發布影片 6 天瀏覽量超 3870 萬。
輝達在 GTC Berlin 發布 DSX POD 參考設計：由合作伙伴在模組化集裝箱內整合並驗證完整的 Vera Rubin AI 工廠，站點水電就緒後現場部署可從六個月縮短到 14 天。Vera Rubin 已全面量產，DSX 平台稱冷卻用水最多減少 100%，同等 AI 產出省電 30%。
一篇部落格文章認為，William Gibson 在 2020 年小說 Agency 中描繪的 AI 助手 Eunice 已接近現實。書中 Eunice 被啟動後一邊對話，一邊自行在後臺取用資訊、調動資源；文章指出，如今 GPT-Live 與 Block 的 Dessa 已帶來接近真人的全雙工對話，OpenAI 的 Dots 和 Meta 的 Muse 則在引入可 24/7 獨立追求目標、在後臺行動的 agent。