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不久前在北京一南一北，前后脚有两场科技大会开幕。南边是亦庄的世界机器人大会，北边是海淀的科学智能大会。虽然很多人没听说过后者，但它实实在在关乎AI的前沿进展，其今年主题为：人工智能变革科研范式。
RSI（Recursive Self-Improvement，递归自我改进）是今年 AI 创业里最密集的一个方向。如果说RSI 最严格的定义，只有一句话：AI 改进“制造下一代 AI”的方法，下一代继承了这个改进，于是能做出更好的下下代。
随着Agent走向真实工作，后训练和数据正在成为提升智能的关键。
作者｜Yoky 微信｜yokyliu617 过去数个月，我们每周都会更新一个栏目：「本周AI项目推荐」。 我们从团队近期关注和研究的赛道中选出5-7个值得关注的项目，介绍创始团队、产品状态、融资情况，
Seltz为Agent自建一套持续更新的Web索引，让它能够及时看见公开网络中正在发生什么；AnySearch聚合开放Web和20多个垂直数据源，让Agent知道面对不同问题应该去哪里查；Octen则重写索引、排序和服务层，让Agent可以同时展开几十甚至上百次查询，更快、更大规模地看见信息。
这些项目未必都是最成熟的，但它们有一个共同点：没有把模型本身当作产品，而是把 AI 放进一条具体的任务链里，让一个想法变成物品，让一个需求得到回应，或者让一套智能系统真正运转起来。
最近发现了一个很便宜的平替方案，是在X上刷到的一个很有意思的开源项目：OpenSquilla 0.5.0（在Github 已经有5.5K Star）当时我还发了一篇推文。它揭示了一个非常反常识的事：一组便宜的国产模型以一定的方式组合起来，居然可以在公开评测上打赢国外更强的旗舰模型们（Claude Fable 5、Opus4.8、GPT-5.5）
现在用 AI 做项目，经常会碰到这种尴尬的情况： 写代码，它喜欢乱造轮子，能用十行解决的事，非要写一大坨。
什么是AI原生支付？随着全世界个体token的消耗量猛增，越来越多的大玩家和初创公司开始瞄准AI支付机制和基础设施的问题。
我们最近在重新思考一件事：到底什么样的 Benchmark，才值得今天继续做？