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从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步

本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。

Anthropic将AI验收纳入循环，让Claude写完代码后进行四道检查才交付，定义了验证循环，Claude Code团队有4个自查Skill，还介绍了写验证Skill的方法、触发设置，AI编程竞争正从生成转向验证。

哈佛毕业女生 Eva Tuecke 和 Catherine Yeo 创立 Altara 公司，获 700 万美元种子轮融资。其系统能整合电池等物理科学领域分散数据，将故障排查时间从数月缩至几分钟，还能确保输出可审查，适应不同机构需求。

4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。

OpenAI全量上线GPT Image 2，其表现远超其他模型。它优势明显，如真实感与细节强、文本渲染准确、自带“思考”能力。文章还给出其十大玩法实操及提示词，涵盖图文组合、海报生成等。

Claude实验室推出Claude Design功能，只需输入一句话就能生成可交互完整原型，让Figma等设计公司股价跳水。它或让画图动作消失，引发对设计师职业是否会被取代的思考，Anthropic还在下更大的棋。

文章聚焦Infinity-Parser，指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架，结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优，透露Document AI向结构化生成转变趋势。

2026年3月16日，黄仁勋在GTC演讲中称AI计算需求至少达1万亿美元，实际或更高。他回顾AI三次拐点，介绍推理时代超级计算机Vera Rubin，还发布OpenClaw等软件，成立开源模型联盟，展示各行业应用，强调共封装光学重要性。

一篇51页论文研究主要智能体，指出适应性是关键。它提出2×2分类框架将适应方法分四大范式，还明确不同范式优缺点，发现T2范式数据效率远超A2。最后点明Agent适应性研究的四个前沿方向。

作者实测蚂蚁集团的AI应用「灵光」，它是面向普通人的零门槛全模态AI助手，能30秒生成可互动小应用。作者测试其三大功能，认为人类对它的开发不足1%，它或成探索世界的伙伴。