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依意思最接近的 14 筆

Apple Machine Learning Research● 精選AI 評分66

新框架 SSR 把多模態智慧體推理改為候選選擇

論文提出 Selection-based Structured Reasoning(SSR),把多模態智慧體的推理從自由生成改為從預設候選中選擇。SSR 將反覆出現的高層推理表示為預先設定、可複用的自然語言候選,模型在每一輪從這些候選裡選擇,而不是開放式生成。作者指出,多模態智慧體通常在每次行動前生成自由形式的推理,小模型受容量限制,往往產生冗長卻對動作生成幫助有限的推理,同時帶來可觀的推理成本。

機器之心● 精選AI 評分79

蘋果與 CMU 提出 SSR:Agent 推理改為做選擇題,每輪延遲降超 90%

蘋果與卡內基梅隆大學提出 SSR 框架,讓多模態搜尋 Agent 不再逐 token 生成自由形式推理,而是從 6 條預定義推理選項中做選擇題。在 7 個多模態搜尋 benchmark 上,每輪推理延遲降低超過 90%,每題總推理延遲降低 28–54%,p95 推理延遲僅 0.07 秒;4B 模型平均成功率 61.37%,與同規模 SOTA 持平,2B 達 51.26%。推理選擇由模型自身打分完成,不需要額外分類頭,也可跳過 SFT warm start 直接接 RL 訓練。

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。

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%。

機器之心● 精選AI 評分77

清華開源 SRHarness,符號迴歸恢復率 93.69%,併發布 MechBench 基準

清華大學電子工程系發布智慧體符號迴歸執行時框架 SRHarness,程式碼已開源,支援 PyPI 安裝並提供線上 Demo。在相同 DeepSeek-v4-flash 底座下,其 LSR-Transform 符號恢復率達 93.69%,較此前最先進方法 SR-Scientist 的 62.16% 提升超 30 個百分點;匿名化測試中為 72.97%,遠高於 Codex 的 20.72%。

機器之心AI 評分58

Aether AI 發布因果驅動機器人系統 CRIS-0

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。

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。

量子位● 精選AI 評分68

Aether AI 公布 CRIS-0:0.2 秒急停、秒級重規劃

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。

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%;

機器之心AI 評分58

OpenAI 洽談復活 Sora,Katzenberg 等創辦新公司接手

據 The Information 報導,OpenAI 正與一家新成立的 AI 影片初創公司談判,計劃讓已關停的 Sora 重新投入商業化,OpenAI 將獲得該公司部分股權。這家公司由夢工廠動畫聯合創始人 Jeffrey Katzenberg、Sora 前研究負責人 Bill Peebles 和 Dropbox 前 CFO Sujay Jaswa 共同創辦,面向電影製作人開發 AI 影片軟體與服務,可能獲得對 Sora 深度定製的權限,但模型權重是否開放尚未確定。

TechCrunch AIAI 評分62

微軟總裁 Brad Smith 呼籲 AI 監管,稱英國最適合主導全球規則

微軟總裁 Brad Smith 在 BBC 播客上呼籲儘快制定全球 AI 安全規則,並稱英國比美國和歐盟更適合主導這件事。他希望落地的規則包括:系統被失控 AI agent 攻破須依法通報、AI 產品發布前需經外部評估者批准,以及可暫停或減速的 kill switch。他批評上月白宮與 OpenAI、Anthropic、Nvidia 等簽署的自願性檔案只能約束負責任的公司。

TechCrunch AIAI 評分15

TechCrunch Disrupt 2026 設專場談 AI 基礎設施瓶頸與機會

TechCrunch Disrupt 2026 將設 Smart Systems Stage 專場,由 Ambrosia Energy CEO Ben Longmier 與 Bloom Energy 資料中心解決方案負責人 Bill Thayer 對談 AI 基礎設施熱潮中的贏家。議題聚焦電力、電網、資料中心、冷卻與電氣裝置等物理層約束,以及哪些短缺會演變成獨立品類。

The Verge AIAI 評分42

馬斯克等矽谷人士跟進川普,把 AI 改稱超級智慧

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。