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在推理后训练里，多数方法仍依赖奖励模型、验证器或额外教师信号。如果不依赖这些外部信号，只使用模型自身生成的答案进行自训练，是否仍然能够提升推理能力？是的！SePT（Self-evolving Post-Training）给出肯定答案，简洁的自训练方法，可在数学推理任务准确率直升10个点！
对 AI 数据中心持续不断的需求正在蔓延到为冷却芯片服务器等关键任务提供组件的鲜为人知的公司。
当 AI 智能体不再只是「一次性工具」，而是能够持续学习、自我进化的「数字伙伴『数字同事』，会发生什么？自进化智能体应该采取怎样的设计原则？
OpenAI在ChatGPT里正式上线workspace agents，由Codex驱动，云端7×24运行，能跨数十种工具执行任务。GPTs进入退休倒计时。5月6日前免费体验。
NeoSigma 团队今天开源了一个叫 auto-harness 的系统，核心做的事只有一件：让智能体自己发现自己的 bug，自己修，自己验证。
“Claude 和许多模型在不需要太多诱导的情况下，就会陷入‘有某种东西是我，我感觉非常有意识’的这种状态。”
开源AI王座一夜易主！Kimi K2.6出道即巅峰，展示了恐怖的「全栈交付」能力。它不仅能复刻高盛研报、手搓奢华官网，甚至能和人类在群组里并肩打工。
阿里前几天开源的Qwen3.6-35B-A3B，让这次讨论不再只是一次普通的新旧模型对比。它一边要面对谷歌Gemma4-26B-A4B的外部竞争，一边又必须回答一个更麻烦的问题：相较于 Qwen3.5-35B-A3B，它到底是升级，还是修补？更现实的是，很多人现在真正跑着的，其实是Qwen3.5-27B，那么这条新的35B-A3B路线，到底值不值得迁过去。
694,000 次浏览。 一篇 X Article，发布三天，将近 70 万阅读量。不是 Elon Musk 的推文，不是某家大公司的公告，是一个叫 GRITCULT 的账号，写的一篇叫《营销已死，Distribution Engineer 万岁》的长文。1.5K 点赞，235 次转发，55 条回复。
站在这个深度融合的转折点，我们不再空泛地讨论“AI能否改变世界”，而是需要通过客观数据丈量“它正在如何重塑每一寸现实”。《季载录·春丨Xsignal全球AI应用行业季度报告丨2026》应运而生，以真实的周期切片，记录这一历史性的重构时刻。