機器之心● 精選AI 評分67
UIUC、Google 等聯合綜述：主動性是超級智慧體關鍵能力
UIUC、Google、斯坦福、UC Berkeley、CMU 的聯合綜述提出，主動性是邁向超級智慧體的關鍵能力，並給出由六項能力構成的 6A 框架。綜述覆蓋編碼、具身機器人、醫療等 13 個應用領域，專案網頁收錄 1400 餘條引用，並對 80 項代表性工作做對照分析。它區分智慧水平、對齊、主動性與自主程度，提出任務、機制、使用者三層評測，主張把“任務發現”納入測評標準。
搜尋
找到 5 筆
Hacker News front pageAI 評分51
菲爾茲獎得主 Borcherds 因學生普遍用 AI 不再批改作業
加州大學伯克利分校數學教授、菲爾茲獎得主 Richard Borcherds 已不再為作業評分，只要學生提交即記為完成。原因是太多學生使用 AI 穩定拿到滿分，他認為花錢請助教批改正確性已沒有意義，且 AI 使用已無法迴避。他坦言這套做法並不好，但眼下別無選擇；伯克利測試過 Turnitin、Rumi 等 AI 檢測工具，認定不足以全校標準化，課程層面的 AI 政策由教師自行決定。
機器之心● 精選AI 評分67
宋曉冬團隊入職 Meta 四個月後被曝裁撤
Meta 發言人確認正裁減一批今年 6 月從 AI 安全初創公司 Virtue AI 招聘來的員工，入職僅四個月，理由為工作風格不合。這批人包括 UC Berkeley 教授宋曉冬與 Virtue AI 另兩位創始人 Bo Li、Sanmi Koyejo，6 月加入 Meta 超級智慧實驗室；報導未確認宋曉冬等是否全部離職，團隊尚未回應，具體分歧未披露。MIT Sloan 2019 年研究顯示，被收購員工入職第一年內離職率為 33%，常規招聘員工為 12%。
機器之心● 精選AI 評分75
清華聯合輝達等發布 StreamEval，首個流式互動影片榜單覆蓋 38 個模型
清華大學、NVIDIA、CMU、UC Berkeley 等機構聯合發布 StreamEval，稱其為全球首個流式互動影片生成評測基準，覆蓋數字人對話、虛擬人表演、世界生成、指令編輯與參考編輯五類任務、300 個測試用例、38 個模型。結果暴露出共同短板：模型能否穩定生成畫面，與能否可靠執行連續指令是兩回事；最好的數字人模型 Vidu S2-Avatar 綜合分 93.98，但指令跟隨僅 36.90；世界生成最高分 MemFlow 僅 33.36。
Hacker News front page● 精選AI 評分77
Sakana AI 提出 MASS，多智慧體自監督實現遞迴自我改進
Sakana AI 與 UC Berkeley 的研究者提出 MASS（多智慧體自監督），用多智慧體團隊的集體智慧作為自監督訊號，推進同質遞迴自我改進（RSI）。該方法讓同一模型同時充當執行者、工作流最佳化器和評估器：內迴圈在權重固定時搜尋最佳團隊工作流，外迴圈再依據被自評為最優的團隊執行結果更新模型權重，如此迴圈。實驗在非可驗證的研究任務上提升了每輸出 token 的得分，改進由 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8 獨立評分，其判斷不反饋給 MASS。