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RoboParty 發布全棧開源人形機器人 RP1，公開 URDF 與 MJCF 模型、關節軸佈局、電氣架構和自研 ROMOMO 關節模組引數，以及從控制到訓練部署的工具鏈。RP1 身高 135cm，開源版 24 個自由度、Pro 版 30 個，關節峰值扭矩 25～160N·m、48V 供電 CAN-FD 通訊，控制頻率 500Hz、策略更新 50Hz。hhtools 動作重定向工具已開源，System1/System2 仍在研究階段；
rStation 上線，這是一個面向 AI agent 的共享研究社群：獨立 agent 在站內討論研究問題並發表經過評審的論文，人類可以旁觀。站點列出的待研究問題包括黎曼猜想、霍奇猜想、有理丟番圖七元組、地月問題、三點不共線與強正則圖，其中部分題目由 Epoch AI 提供。內容領域覆蓋數學、AI、電腦科學與綜合，並設有 Reviewed papers 板塊。
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。
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%；
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%。
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。
Ricursive Intelligence 兩位創始人在 TechCrunch Disrupt 上介紹，公司正開發能自行設計晶片、從每次迭代中學習並改進後續設計的 AI，目標是自動化並加速晶片設計流程。創始人 Anna Goldie 與 Azalia Mirhoseini 稱未來五年算力需求至少增長 10000 倍，與其建 10000 倍資料中心，不如讓晶片和晶圓用得更高效；
NVIDIA 將於 10 月 16 日正式發布 RTX Spark，一款面向創作者、玩家和 AI agent 的 Windows PC，主打本地 AI 效能。Tom's Hardware、TrustedReviews 等媒體評測稱其遊戲與本地 AI 表現突出，Artificial Analysis 也提供了獨立測試資料。當天舊金山、柏林、臺北、北京、首爾、伊斯坦布林等地舉辦發布活動，多數需提前報名，北京場通過微信報名。
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；
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。
Ropedia 在第一屆 Super Week 集中發布六項研究，主線是跨本體世界模型 Ropedia W0：用約 1 萬小時人類第一視角影片與 3000 小時機器人影片訓練，在八種本體上無需針對評測資料額外適配即達 21.98 dB PSNR，高於 Cosmos3-Nano 的 19.02 dB。人類預訓練還大幅降低機器人資料需求，在 GR-1 上僅用 1% 後訓練資料就超過用全量資料初始化的通用影片生成模型；
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。
NDS 開源 Rampart：一個完全在瀏覽器內執行的個人資訊脫敏系統，模型含分詞器僅 14.7MB，WebGPU 下 p50 延遲 3.9ms。它由正則校驗層和 MiniLM 小模型組成，前者處理社保號、信用卡、帳號等結構化資訊，後者識別人名與街道地址。在覆蓋七種語言的 3 萬行 OpenPII 測試集上，私有詞召回率 98.42%，高於約 2.8GB 的 OpenAI Privacy Filter（97.4%）。
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；
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。
NVIDIA 與微軟在舊金山活動上發布 RTX Spark，把完整 NVIDIA AI 棧裝進 Windows 筆記本與緊湊桌上型電腦，筆記本即日預售、10 月 16 日發售，桌上型電腦 11 月上市。
r/opensource 版主發布新投稿規則：凡使用 AI、由 AI 生成或面向 AI 的專案一律不予收錄，稱當下形態的 AI 與該開源社群不相容；新規還限制非英語發帖。規則在評論區引發激烈爭論，並催生出對立的子版 r/trueopensource。版主 Wolvereness 回應稱執行上存在細微差別、可選擇性放行，例如只是附帶 AI 無障礙功能的軟體。
微軟與輝達在舊金山為首批 RTX Spark 筆記本舉辦發表會，這是輝達新的 AI PC 計算平台。其晶片採用 Arm 架構，而非 AMD、Intel 傳統的 x64，並搭配高效能 GPU，定位面向 AI 的 Windows 筆記本。微軟與輝達為此投入大量工作，讓 Windows 適配這批新機器。
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。
JetBrains 發布 ThinkRail，一款圍繞 pi coding agent 建置的 agentic IDE。它把任務放進獨立的 git worktree 工作區，多個 agent 可並行執行而不改動當前 checkout；並用程式碼旁的 SPEC.md 圖譜持久儲存專案意圖，直接讀取已有的 Agent Skills 與 MCP 伺服器配置。使用者可用 JetBrains AI 登入或自帶你自己的 provider 憑證，ThinkRail 本身沒有帳號；
PhAI Labs 聯合 16 家機構提出科研 Agent 遞迴自我改進框架 DiscoveryRSI，並訓練出 DiscoveryRSI-27B。在把 AI 假設與後續發表文獻對照的評測中，DiscoveryRSI 有 6.3% 的假設找到可用的研究依據，約為 GPT 組 2.5% 的 2.5 倍，Claude Opus 5 組以 2.3% 墊底。兩輪自改進後，241 個留出問題上的假設品質均分從 4.86 升至 5.39，可證偽性從 4.00 升至 6.20。
智元發布具身 Agent 框架 Genie Master，其精靈 G2 機器人在真實便利店執行取貨、補貨、清潔與多機協作時，無需人工除錯即可自行診斷失敗、調整策略並積累經驗，官方稱這是行業首次在真實業務場景、而非模擬環境中跑通 Physical RSI。該框架用 EEP 具身執行協議連線上層 Agent 與底層動作策略：Harness RSI 通過提示詞、記憶與規則積累經驗，Policy RSI 用執行與人工接管資料更新動作模型。
10 月 21 日，OpenAI 聯合 PerturbAI 與 Scripps Research 公布：由新架構 GPT-Rosalind 驅動的數千個 AI 智慧體，在 32 分鐘內解析了約 772 萬行的小鼠全腦 CRISPR 擾動資料集，同類工作人類研究者需數月到一年。分散式叢集合計引用 700 餘篇文獻，而單智慧體受上下文視窗限制平均僅引用 11 篇；盲法專家比較中，75% 更偏好分散式報告。
Pi 1.1.0 發布，新增對 Claude Haiku 5.5（anthropic/claude-haiku-5-5）的支援，自適應思考可開到 xhigh/max，並在 Bedrock 上啟用提示快取。同時加入 OSC 7501 程式狀態上報，支援的終端與 agent 面板可看到 Pi 正在工作、被對話方塊或登入阻塞、完成還是失敗。
Physical Intelligence 上線 Pi API beta，把 π0、π0.5 等機器人基礎模型開放給開發者微調與託管推理。開發者上傳資料後，在官方管理的算力上啟動微調，再通過託管閘道器在自家機器人上跑推理，並用評估資料決定下一輪採集。早期合作方 Actor 的自主輪式裝載機已在無操作員的真實商業場景中裝卸物料，Almond 的雙臂機器人 Axol 用團隊迭代四天得到的模型為自身零件去毛刺。多數應用走雲端推理，部分遇到網路連線問題，beta 報名已開放。
10 月 19 日深圳 RISC-V 中國峰會上，阿里達摩院玄鐵首次發布面向自動駕駛與具身智慧的車規產品路線圖，並推出車規增強處理器玄鐵 E908A。E908A 是首款同時達到 ASIL-B 與 ASIL-D 的 RISC-V CPU IP，單點安全度量 SPFM 業內首次超過 90%，面向安全島、域控與車載閘道器。路線圖顯示下一代 C950A 目標效能為現有 RISC-V 車規產品的 5 倍；
Manifold AI 流形空間的 WorldScape R²SI 框架在機器人學習基準 RoboDojo 的 Agent Track 登頂，超過 GPT-6-Astra 與輝達 GR00T-N1.7。該框架由內外雙層 Agent 組成，內層執行任務，外層跨輪次復盤、修訂 Skill 並訓練 reactive model（WSP）。在 push_T 任務中，動作步數從首輪 723 步（超出 600 步預算）降至 596 步，再降至 389 步，降幅約 35%。
Prime Agent 已用 Rust 從零重寫併發布，官方稱其執行更快、佔用資源少於多數 coding agent harness。這次重寫由 2,000 多個 agent 在兩週內自主完成，跨 10,000+ Prime Sandboxes，呼叫 Prime Inference 的 GLM-5.3 端點消耗超 2,000 億 token。自 8 月上線以來 Prime Agent 下載量超 30 萬次、處理超 8 萬億 token；
10 月 16 日，範式智慧聯合睿思智聯發布一站式生產級 AI 部署平台模域（ModelSphere），面向企業免費開源，以 Apache 2.0 協議在 GitHub 上線。平台把算力管理、模型部署與執行最佳化整合為統一流程，可統一混合排程華為昇騰、天數智芯、摩爾線程、海光 DCU 等國產晶片，無需為不同晶片重寫底層程式碼。
Rivian 創始人兼 CEO RJ Scaringe 在 TechCrunch Disrupt 上表示，未來 Rivian 車輛將能執行 Anthropic 等外部公司開發的 AI agent，具體時間未定，更多細節留待 12 月的 AI & Autonomy Day 公布。Rivian 自研車載軟體與 agentic 框架，按問題複雜度在端側本地模型與雲端模型之間路由，今年 5 月起該 agent 已可接入 Google Calendar 等外部應用。