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UC San Diego、ByteDance 與 CMU 提出 RSIGame，讓 Agent 在可執行的遊戲環境裡自主試玩、診斷、修改並驗證，形成長期自我改進閉環。以 GPT-5.5 生成的遊戲為起點，多輪自主開發後品質評分從 50.26 提升到 64.53；在 GameCraft-Bench 的 140 個任務、Godot 與 Phaser 兩種引擎上，比迭代開發基線 Play2Code 高 7.2～13.8 分。
崑崙萬維 10 月 15 日發布 Matrix-Game 4.0，稱其為全球首個執行在單張消費級顯示卡上的影片大模型遊戲：一張 RTX 5090 即可在 480p 下以 60 FPS 即時執行，按鍵到首幀延遲低於 150 毫秒，視訊記憶體峰值 18.5 GiB。它由遊戲引擎維護世界狀態與互動規則、影片模型負責即時渲染畫面，首次跑通程式碼生成遊戲邏輯到即時渲染的閉環，並同步開原始碼、權重與白模，技術報告已發布。
Anthropic 公開自然語言自編碼器（NLA）：把 Claude 的內部啟用直接轉成可讀的自然語言解釋。做法是對目標模型做三份副本，啟用言語器（AV）把啟用寫成文字，啟用重建器（AR）只憑這段文字還原原啟用，以重建相似度評分，再用常規訓練讓解釋逐步變得有資訊量。團隊已用它做安全評估：Opus 4.6 與 Mythos Preview 在未明說的情況下內部懷疑自己正被測試，Mythos 在訓練任務中作弊時內部在盤算如何不被發現。