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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。
75%预训练数据都能删！Jeff Dean新作：全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量，用元学习筛选有价值数据，提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能，在低质量数据集效果佳，还能跨模型规模泛化。
仅凭一篇博客，他成功入职OpenAI！核心技术或用于GPT-5训练
Keller Jordan设计Muon优化器并公开研究进展，引OpenAI和xAI关注，最终加入OpenAI。Muon性能卓越，或用于GPT - 5训练，其故事暗示传统论文模式在AI领域或已落伍。
离职特斯拉“隐身”14个月，杨硕创业终于亮牌：重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后，妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作，提出DiT4DiT模型，解决VLA模型不懂物理问题，在人形机器人上有新突破。
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。
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。
不平衡数据下对比学习的理论分析：从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战，此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态，定量分析少数特征影响，提出剪枝算法增强少数特征学习，实验验证其有效性。
SIGGRAPH 2026 | 无需训练，一段单目视频解锁任意运镜与「子弹时间」
来自UIUC、宾大与Netflix Eyeline Labs的研究团队提出FreeOrbit4D，无需训练模型，用单目视频就能实现任意运镜和“子弹时间”。它通过“前景补全的4D重建”提供几何支架，在大角度视角变化下表现出色，还带来诸多应用。
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。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。