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AI会做题，却未必能自进化：字节Seed等提出三项新基准
字节跳动Seed联合多家机构，针对当前递归式自我改进AI依赖外部给定目标反馈的缺陷，提出三项新基准，从三个核心维度研究Agent自进化能力，揭示了当前AI自进化的核心瓶颈。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切争议
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，引发广泛关注。今日凌晨，杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 相关问题，如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
Qwen“半成品”推理模型刷下AIME满分，俘获大批国外开发者！实测碾压GPT-5 Thinking、还能写侦探小说
阿里发布 Qwen3-Max-Thinking 早期预览版，虽是‘半成品’，在数学推理竞赛中达 100% 正确率。Qwen3-Max-Preview 多项测试领先，速度超 ChatGPT，还成 AnyCoder 默认选项，但未开源。实测表现有优有劣。
当AI开始重写自己：EverMind的自进化智能体框架Raven，正在定义数字生命的下一个形态
机器之心发布文章，介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景，指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段，以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。
首篇自进化智能体系统技术报告出炉：Token成本直降近10倍，省钱又高效！
全球首个基于‘上下文信息密度最大化’的自进化智能体系统GA发布技术报告。它在多基准测试表现惊艳，能省近10倍Token，还能自我进化。报告深度解读设计理念，剖析自进化能力与智能体设计思路。
解码提速15.1倍、多任务性能不降：复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作（VLA）模型是端到端自动驾驶主流技术，但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2，实现自回归VLA向离散扩散模型迁移，解码加速15.1倍，多任务性能不降。
联合理解生成的关键拼图？腾讯发布X-Omini：强化学习让离散自回归生成方法重焕生机，轻松渲染长文本图像
图像生成领域，自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型，通过强化学习提升自回归图像生成质量，能渲染长文本图像。该模型已开源，还构建奖励系统评估生成质量。
Self-Evolving 会是 2026 关键词吗？
2025年，Agent应用发展使LLM‘静态’局限成AI瓶颈，业界重视自进化能力，聚焦‘持续适应系统’。但该领域缺统一标准，有思潮认为统一标准、集体探索将带来机遇。还介绍了研究进展、重点演变等。
GitHub 狂飙 2.5 万标星，这款「会自愈」的 Python 爬虫框架杀疯了！
GitHub上爆火的Scrapling项目，是自适应Web爬虫框架。它能让爬虫‘学习’和‘适应’，解析器可自动定位元素，请求器能绕过反爬系统，性能强且支持多种会话类型，还能与AI工具集成。