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Dario访谈首曝：Mythos被称为「超级武器」

Bloomberg主持人与Anthropic CEO Dario Amodei进行69分钟访谈。谈及Mythos模型强大危险不敢发布，还探讨AI递归自改进、文明崩塌概率、白领工作消失等问题，Dario坦率面对技术矛盾。

外媒爆料谷歌下一代Gemini 4模型Carbon已进入内部测试，性能逼近Anthropic Opus 5.5，核心进展来自递归自我提升RSI技术，业内对谷歌拖沓的发布策略争议不断。

文章指出百度信息入口根基被侵蚀，或被DeepSeek替代。还阐述互联网大势格局，如基模最终收敛，互联网盈利模式从用户免费-营销付费向用户付费转变，高价值真实信息将重构互联网。

北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。

文章分享了AI聚合网关神器New API，它基于Go和React开发，是中转分发系统，像超级转换插头。集成30+模型服务，有多种特性，支持6种部署方式，能收敛混乱的模型调用。

苹果提出内存高效型反向传播（MeBP），可在内存使用量和计算时间上比零阶优化（ZO）有更好权衡，收敛更快、性能更优，还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性，且公开了实现链接但目前为空。

Thinking Machines Lab联合创始人Lilian Weng发文指出，实现AI递归式自我改进（RSI），设计围绕模型的执行系统“Harness”才是现实起点。文中详述Harness设计模式、优化路径，也指出自我改进面临的瓶颈。

本文报道，多名头部AI机构研究员因AI安全顾虑离职，DeepMind AGI安全研究员Engels拒绝OpenAI、Anthropic邀约，加入独立评测机构METR，围绕AI递归自我改进失控风险展开讨论。

NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。

Adobe Research等团队对REPA展开研究，发现驱动目标表征生成性能的是空间结构而非全局性能。基于此构建iREPA，代码不到4行，能提升REPA收敛速度，在多方面表现出色。