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理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
小扎不死心Manus“自研”了一个，但模型用的Claude……
Meta推出智能体平台Hatch，功能类似Manus，开发阶段用Claude，计划正式上线时切换到自研模型Muse Spark，10月推出新模型Watermelon。Hatch注重消费数字生活，与Meta社交生态深度绑定，高端订阅有默认分发优势，但面临真实环境考验。
马斯克生日惊喜！全球首例Model Y无人「自驾交付」，30分钟见证历史
昨天，一辆特斯拉Model Y从得州超级工厂无人自驾，最高时速115公里，30分钟到车主家门口，完成人类首次工厂到用户的闭环交付。马斯克激动祝贺，此场景复杂度超竞争对手。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩，下一代已进入制造阶段
8月25日，OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果，首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟，性能超英伟达芯片，B0版已进入制造阶段。
汪军对话 Rich Sutton：大模型在一定程度上分散了我们对智能理解的注意力
在RL China 2025开幕式上，汪军与图灵奖得主Richard Sutton对话。Richard认为大模型缺乏目标和奖励，分散对智能理解的注意力。他强调RL核心是从经验学习，智能原则含梯度下降等，建议将目标解读为“奖励”。
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。
√N并行+84倍计算加速！英伟达港大全新图像注意力：空间结构都保留
英伟达、港大等研究人员提出新型视觉注意力机制GSPN，通过线性扫描和稳定性 - 上下文条件处理图像空间结构，降低计算复杂度至√N量级，在多视觉任务达先进水平，生成16K图像加速超84倍。
从物竞天择到智能进化，首篇自进化智能体综述的ASI之路
普林斯顿大学等机构研究者发布首个自进化智能体综述，为领域建统一理论框架和路线图。综述给出形式化定义，围绕What、When、How、Where构建分析设计框架，还探讨评估范式并指明未来方向。
别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。