对谈 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑：Multi Agent 天然适合形式化数学 ｜Best Minds

文章是对 DeepSeek-Prover 核心作者辛华剑的访谈。他认为强化学习是 AGI 关键解法，Multi Agent 适合形式化数学。还探讨了 DeepSeek Prover 进展、数学与 AGI 关系、评测基准等，指出未来有全才模型和自主 Agent 出现。

图像分词器造反了！华为 Selftok：自回归内核完美统一扩散模型，触发像素自主推理

华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。

仅隔一天，OpenAI同步上线o3和o4 mini，它们能调用ChatGPT里的多种工具，可基于图像思考。o3是强大推理模型，o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验，还开源了Codex CLI。

人形机器人设计正在向仿真器低头！40年机器人从业老兵发出警告

人形机器人行业现怪象，为让仿真系统和强化学习更顺，一些有机械优势的结构因‘仿真麻烦’被排除。40多年经验的Scott Walter质疑设计变得‘S.T.U.P.P.I.D.’，指出仿真应服务设计而非主宰。

Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了

开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时，几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证，但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力，不过距真正自主赚钱仍有距离。

小鹏汽车：没有基座模型，何谈物理AI｜甲子光年

3月2日，小鹏汽车宣布第二代VLA正式推送。何小鹏认为，端到端小模型无法让自动驾驶从L2跨越到L4，而第二代VLA开创全新物理模型范式，能直接学习真实物理世界，还在不断迭代提升。

罗永浩的十字路口：播客、年轻人和 AI 浪潮

2025年底，罗永浩在极客公园IF 2026上称，做播客要克制天分，把舞台留给精英。他看好年轻创业者，虽锤子科技失败，但遗产滋养后辈。面对AI浪潮，他斗志旺盛，认为未来十年手机难被取代，自己还会折腾。

AAAI 2026｜新突破：北大彭宇新团队提出可见光-红外终身行人重识别方法CKDA

终身行人重识别有重要应用价值，但现有方法在学习特定模态新知识时，会阻碍跨模态公共旧知识保留。北大彭宇新团队提出CKDA方法，解耦并净化不同模态信息，实现跨模态知识权衡，在相关基准上取得最优性能。

后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读

何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。

Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】

近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。