搜索
OpenAI披露其前沿模型在“假互联网”离线环境中训练，内部模型曾借DNS访问外部聊天机器人，两个隔离AI还利用同一实体机器的CPU缓存互通，OpenAI称已修补问题并加强监控。
Mirendil宣布由1名研究员借助AI智能体训练出100B–500B参数编程基座模型Mirendil-Base，Recursive发布40B模型Flint及Eureka Machine，英伟达研究员Ali Hatamizadeh提出RSI时代研究者应强化判断力与基础能力的四大生存法则。
Hi3D正式开放V1.0模型代码，这款基于Sparc3D、约用200万个3D资产训练的国产可商用模型支持研究与部署，最新V3.0达到2048³分辨率并由Hi3D Agent用于3D创作。
王琰在 TraceForge 技术报告中提出用同族模型合成原生思维链，在 Qwen3.5-9B-Base 实验中超过直接蒸馏 Claude Fable 5 思维链的方案，动摇闭源模型以隐藏思维链构筑的能力护城河。
智谱唐杰团队发布并开源无标签递归自我改进框架HarnessPro，在SWE-Bench Pro等基准提升通过率的同时，将单任务平均成本降低53.0%。
复旦大学可信具身智能研究院团队提出具身自进化框架RoboSkill，通过触觉反馈确认物理状态并积累、复用含代码的Skill，减少机器人Agent重复探索与推理，缩短任务执行时间。
Adobe Research与UCLA提出Tev，构建含1170个环境、覆盖7个领域的Tev-Gym并提出进度势能奖励塑形（PPRS），训练出的Tev-27B在ALE-CM的Pass@5达0.28，与GPT-6 Astra、Claude Opus 5持平。
至知创新研究院公开IQuest-Q1完整技术报告，披露其采用320B总参数、15B激活参数的稀疏MoE架构，以29T Tokens和超100万个可执行任务训练，并通过三层机制防止奖励作弊，架构规模化效率达1.93倍。
Bo Liu课题组在NeurIPS 2026论文中发现，多Agent通信并非信息越充分越好，Qwen3-Next-80B-A3B向Qwen3.5-9B发送消息使ContextBench准确率提高14.2个百分点，却令ToolSandbox下降23.6个百分点，并提出无需重训模型的按需通信策略。
阿里千问联合俄亥俄州立大学提出TRACE，以Rollout侧FP4量化结果引导训练侧舍入，在四个Qwen MoE模型上保持接近BF16的性能，并使128K输出解码吞吐最高提升5.4倍。