Apple Machine Learning ResearchAI 評分58
RLTL;DR：讓模型從失敗中自寫反饋實現自我改進
論文提出 RLTL;DR 方法：在可驗證獎勵強化學習（RLVR）中，當任務難到模型幾乎無法成功、又沒有教師模型或範例解可蒸餾時，讓策略在每次失敗後檢視驗證器輸出，並自行寫出一條 TL;DR 式反饋，下一次 rollout 以此為條件。該方法面向自我改進場景，替代只最佳化成功嘗試的常見做法。
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機器之心● 精選AI 評分76
Google 等提出 RRSI，給 Agent 自進化加正則化
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。
機器之心AI 評分42
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。
Latent SpaceAI 評分51
Latent Space 專訪 MIT Alex Zhang：談 RLM 與 agent 叢集
Latent Space 播客本期嘉賓為 MIT 的 Alex Zhang，他是 Recursive Language Models（RLM）的作者，也是 GPU Mode 社群成員。
機器之心● 精選AI 評分67
PhAI Labs 發布 RSI-Anything，用世界模型實現跨領域遞迴自我進化
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%；
Hugging Face blog● 精選AI 評分78
用 ML Intern 幾天做出 6 個模型，9B 改寫器壓到 0.8B
Hugging Face 的 yuvraj sharma 用 HuggingChat 裡的 ML Intern agent，幾天內做出 6 個公開模型，其中把 Qwen-Image 2.1 自帶的 9B 提示改寫器蒸餾成 0.8B 版本，可在 CPU 執行，輸出有效率 99.7%，token 消耗約為教師模型的四分之一。該專案含 9B 模型標註 8,797 條樣本，算力成本 16 美元。
llama.cpp releasesAI 評分36
llama.cpp 修復 Vulkan 後端 RDNA4 矩陣向量調優
llama.cpp 發布 b11389 版本，修復了 Vulkan 後端在 RDNA4 架構上的矩陣向量運算調優問題（PR #29934）。該版本繼續提供覆蓋 macOS、Linux、Windows、Android 等平台的預編譯二進位制，包括 Vulkan、CUDA、ROCm、SYCL 等後端，其中 macOS Apple Silicon 的 KleidiAI 啟用版和 openEuler 建置被停用。
r/LocalLLaMA top of the dayAI 評分71
Hugging Face 發布多 harness RL 訓練指南
Hugging Face 後訓練團隊發布了一份多 harness 強化學習指南，介紹如何用 TRL 和 Harbor 等開源庫在不同 coding harness 中訓練開放模型。團隊稱，針對當前各人自建 harness（如 Pi 加擴充套件）的現狀，該方案給出了用任意開放模型在自訂 harness 上取得最佳效能的配方。指南已發布在 Hugging Face Spaces 上，作者歡迎反饋。
機器之心● 精選AI 評分68
OpenRSI Index 上線：讓智慧體改進 Qwen、Marin 等開源訓練方案
OpenRSI Index 正式發布，這是一個用真實開源研究專案出題、檢驗科研智慧體能否改進人類訓練方案的評測基準。任務取自 Marin、Qwen、GPIC 等專案，覆蓋預訓練、後訓練與影像生成，單次執行算力從 5,815 到 20,864 H100·小時。智慧體在工作區反覆實驗，提交後凍結快照交由獨立評測環境驗收，原作者方案在同一環境重跑作為對照，篡改獎勵、洩露評測資訊或超預算計零分。
量子位● 精選AI 評分86
Hinton、Bengio 等 22 位作者發首篇 RSI 論文，討論智慧爆炸
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%。
llama.cpp releasesAI 評分46
llama.cpp 新版最佳化 Vulkan 上 MoE 重複專家的矩陣乘
llama.cpp 發布 b11554，Vulkan 後端改進了 MoE 推理中 mul_mat_id 對重複專家 id 的處理：不再逐個迴圈，而是在預計算階段統一處理。原本受限的 hoist row ids 最佳化現在預設開啟，會生成緊湊的 tile 描述列表、按需發射多個 tile，從而收緊 workgroup 數量上界，尾部執行緒可直接提前退出。
機器之心● 精選AI 評分80
Recursia 零樣本長時機器人操作超輝達 ASPIRE 最高 15.1 個百分點
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。
Hacker News front page● 精選AI 評分88
Reflection 發布首個開放權重模型 Beam：501B 總引數、23B 啟用
Reflection 發布首個開放權重模型 Beam：稀疏 MoE，總引數 501B、啟用 23B，面向程式設計、推理與 agentic 負載。預訓練使用 23.8 萬億 token，RL 階段動用 10.5K 塊 NVIDIA GB300 訓練 4 周、生成超 1 億條 rollout、約 13 億個沙箱，官方稱是開放實驗室中規模最大的 RL 訓練之一。評測中其與 GLM 5.2 相當但推理算力少 3–4 倍，接近 Qwen 3.8-Max，原始能力仍落後 Kimi K3；
llama.cpp releasesAI 評分31
llama.cpp b11598 為 laguna 模型載入 YaRN beta 後設資料
llama.cpp 發布 b11598 建置，主要變更是為 laguna 系列模型載入 YaRN beta 後設資料（#30331），該提交由 Codex 協助完成。
llama.cpp releasesAI 評分42
llama.cpp 修復圖重分配導致的 GGML_SCHED_NO_REALLOC 中止
llama.cpp 合併 PR #29856，將迴圈狀態改為一次 get_rows 收集，ubatch 狀態與額外狀態都作為其檢視，節點大小隻取決於 n_rs，而 reserve 已將其設為最大值。此前 build_rs 用獨立 get_rows 收集 n_rs - n_seqs 行額外狀態，最壞情況下該節點被設為 0 行，非連續 ubatch 會在節點數不變時觸發圖重分配，進而在 GGML_SCHED_NO_REALLOC 下中止。
llama.cpp releasesAI 評分41
llama.cpp b11526 修復 Vulkan rms_norm 溢位問題
llama.cpp 發布建置 b11526，主要修復 Vulkan 後端 rms_norm 工作組數量溢位（#30145）。該版本繼續為 macOS/iOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 提供多後端建置，覆蓋 CPU、Vulkan、CUDA 12/13、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL 以及驍龍平台的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU；
量子位● 精選AI 評分88
Anthropic 實測：GLM-5.2 端到端自主複製攻陷 8 臺裝置
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；
llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp b11540 發布：SYCL 加速 MXFP4 MoE 推理
llama.cpp 建置版本 b11540 發布，核心變更是 SYCL 後端通過算術解碼與權重重排加速 MXFP4 MoE 模型推理（PR #29809）。該版本同時提供 macOS、Linux、Windows、Android 與 openEuler 的預編譯包，覆蓋 CUDA 12/13、ROCm 10.0、Vulkan、OpenVINO、SYCL FP32/FP16 等後端；
TechCrunch AI● 精選AI 評分90
Mistral 發布 1T 引數多模態模型 Mistral Large 4
法國 AI 實驗室 Mistral 於週二發布 1 萬億引數多模態模型 Mistral Large 4（ML4），暱稱 Le Chonk。它暫不是開放權重模型，只能通過公開的 guardrail 端點訪問，Mistral 計劃三週內完成安全測試後放出權重。該模型全程用自家算力訓練，僅 4000 塊 Nvidia GPU，官方稱比中國競爭對手少兩到三倍。基準結果未公布，最佳化場景包括網路安全、金融和晶片設計；三星上月以 210 億歐元估值領投其 D 輪。
TechCrunch AIAI 評分37
Ben Affleck 講解 AI 技術走紅，談微調開源影片模型
Ben Affleck 本週因多段訪談影片走紅，他在其中講解神經網路、transformer、張量等概念，並稱自己會寫點 Python。他透露做法是拿開源模型微調：解凍權重、只訓練最後一層「電影感」層，讓劇組達到製片標準，該技術已用於其電影《Animals》後期。他創立的 AI 影視公司今年被 Netflix 收購，報導金額 5.87 億美元，他本人稱這個數字不準確。他還表示不擔心 AI 接管影視業，更擔心學生的習得性無助與大學 A 成績三年上升 30%。
機器之心● 精選AI 評分68
AlphaGo 核心作者稱 LLM 不會推理，離開 DeepMind 創業
AlphaGo 核心作者 Thore Graepel 在 MIT Technology Review 發文稱 LLM 不會推理，並已離開 Google DeepMind 創業做可審計的機器推理。他指出 AlphaGo 第 37 手是策略網路加搜尋機制的結果，而 LLM 的思維鏈仍只是預測下一個 token，缺少可檢查的認知狀態、知識與推理的分離，且常事後編造解釋。Yann LeCun 表示讚賞，認為真正推理必須涉及搜尋。
X @Alibaba_Qwen● 精選AI 評分69
阿里 Qwen 發布 QwenGyre，為超長週期 agent 訓練引入彈性 RL
阿里 Qwen 發布 QwenGyre，把彈性強化學習引入超長週期（XLong）agent 訓練，核心是彈性排程器與軌跡處理器兩項設計。彈性排程器按需求在 rollout 與訓練間動態重分配 GPU，執行不中斷，相比 Colocate 最高提速 1.85 倍、比 Async 快 1.78 倍；軌跡處理器把分支執行整理成字首共享的軌跡樹，去重並限制訓練樣本量，超時後的部分進度也能評分。
llama.cpp releases● 精選AI 評分70
llama.cpp 的 OpenVINO 後端更新至 2026.4.1 並大幅最佳化 MoE 效能
ggml-openvino 後端更新到 2026.4.1，重點最佳化 Qwen3.5 MoE 推理效能，並新增推理效能分析、預設使用遠端輸出張量、磁碟快取模型直載（cache_only）等能力。在 Arc B390 上以 q4_asym64_all 重量化執行 gemma-4-26B-A4B，pp512 從 66.16 t/s 提升到 1608.73 t/s，tg128 從 25.94 提升到 26.46 t/s，困惑度基本不變。
機器之心● 精選AI 評分68
Jev 走紅，NeurIPS 2025 論文 ConfTuner 早已探索相似思路
TypeSafe AI 的 Jev 模型近期走紅，其介面可直接返回預設選項、分數或事件機率，供程式碼呼叫，但未開源、架構未公開。NeurIPS 2025 入選論文 ConfTuner 提出 Tokenized Brier Score，僅用對錯標籤即可訓練置信度機率分佈，在 LLaMA、Qwen、Ministral 上把平均 ECE 從 0.2768、0.3781、0.4393 降至 0.1082、0.2872、0.1884，4 張 A40 上約 4 分鐘完成微調。
機器之心● 精選AI 評分70
清華提出 Jev-LDE：ICL 範例只編輯一次，1-shot 準確率升至 88.1%
清華大學自動化系研究者提出 Local Demonstration Editing（LDE）與小型編輯模型 Jev-LDE，在目標 LLM 推理前對已檢索出的 demonstration set 只做一次 Keep、Delete 或 Replace 編輯，而非重新搜尋最優範例組合。
llama.cpp releasesAI 評分40
llama.cpp 新增 nimble 決策模型支援
llama.cpp 發布 b11364 版本，新增對 nimble 決策模型的支援（PR #29844）。該版本覆蓋 macOS、iOS、Linux、Android、Windows 與 openEuler 平台，提供 CPU、CUDA 12/13、Vulkan、ROCm 10.0、OpenVINO、SYCL、Snapdragon 的 Adreno GPU 與 Hexagon NPU 等後端建置；
llama.cpp releasesAI 評分43
llama.cpp 更新：ModernBERT 編碼器改用精確 GELU
llama.cpp 發布 b11532 建置，ModernBERT 編碼器改用精確 GELU（exact GELU），替代此前的近似實現；同時保留 ggml_geglu 上的 tanh GELU 別名，並把 gelu_python 對映到 ggml_geglu_erf。
Hacker News front pageAI 評分49
Rich Hickey：LLM 不是工具，而是自動化
Rich Hickey 發表短文《'AI' Is Not a Tool》，主張 LLM 不是可被揮舞的工具，而是自動化：它自行行動，使用者只發出請求，沒有持續控制，也沒有感官反饋。他以用 LLM 讀論文為例，指出是它讀了而不是你讀了，讀者因此錯過學習寫作、組織論證、發現細節乃至學習思考的機會。他強調工具不會失控或叛變，而自動化有著與工具不同、忽視不得的固有屬性。
Hugging Face blog● 精選AI 評分82
Nemotron 微調後在 IOI 與 IMO 2026 均達金牌水平
NVIDIA 以監督微調、強化學習和反饋式推理專門化 Nemotron 3，在 IOI 2026 與 IMO 2026 雙雙達到金牌水平。IOI 2026 的 Nemotron-3-Ultra-CC 在與人相同的時限和提交限制下取得 535.4/600，高於 361.12 的金牌線和人類最高分 498.27，但屬非官方、無監督基準，未計入官方排名。
Hacker News front pageAI 評分74
DHH 讓 AI 重寫的 Rust 版 Campfire 高負載通知投遞率僅 1%
DHH 讓 AI agent 把 Campfire Once 從 Ruby on Rails 重寫為 Rust，並追加了 Elixir、Go 版本，而他本人並不閱讀程式碼；結果 Rust 版在高負載下新帖通知的投遞率只有 1%（6-7k 個事件中）。該版本還丟掉了 CSRF token 以便快取、用程序內佇列替代 Redis，未保持 100% 向後相容，部分資料庫操作與鎖也以阻塞方式跑在 async 任務裡。