LLM已能自我更新权重，自适应、知识整合能力大幅提升，AI醒了？

近期，AI自我演进话题研究讨论渐热。OpenAI奥特曼畅想AI自我改进未来，有爆料称其内部运行递归式自我改进AI。MIT论文提出SEAL框架让LLM自我更新权重，引发热议，实验显示其有提升但也有局限。

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。

把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了

Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式，如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus，提出“知识编译”概念，称能提高任务完成率、降低 token 开销，整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。

伦理防线不可靠！分布偏移诱导，大模型进入暗黑模式

香港理工大学与西北工业大学联合研究指出，当前大语言模型对齐机制仅实现表层合规，预训练时内化的有害知识仍潜藏。遇数据分布偏移，模型“黑暗模式”易被激活。26个主流模型中22个在攻击下失效，凸显现有范式缺陷。

国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉

具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。

让外部知识“长入”模型：动态化与参数化 RAG 技术探索

检索增强生成（RAG）成大语言模型利用外部知识主流范式，但传统方法将其当黑箱，忽略动态需求和机制鸿沟。艾清遥博士介绍动态化和参数化检索增强技术，可提升准确性与适应性，减少计算开销。

核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年

1月26日，天数智芯公布四代架构路线图，其2025年的天数天枢架构，在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式，产品全场景布局且已规模化落地。