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AGI失控率＞90%！MIT教授算出「康普顿常数」，AI地球「夺权率」已锁定？

MIT教授研究指出，即使采用理想监督机制，人类成功控制超级智能概率仅52%，全面失控风险超90%。研究通过量化分析提出嵌套可扩展监督等理念，并在四个真实监管场景验证，探讨如何优化现实监管系统。

来自新加坡国立大学、清北等七所高校的研究团队，开源面向世界动作模型的全栈研究基础设施与基座OpenWAM，拆解核心问题，通过实验总结出高性能WAM构建原则，已通过仿真与真实机器人验证。

文章指出当前agent技能存在silent drift问题，Cognee作为开源知识引擎，将skills视为活的系统组件，通过Skill Ingestion、Observe、Inspect、Amend、Evaluate & Update五步实现自我进化，还介绍了相关应用及社区反应。

华盛顿大学博士生团队用Qwen模型对虚假奖励进行RLVR，使MATH - 500准确率显著提升约25%。研究发现RLVR不考虑奖励正确性，还分析了虚假奖励有效的原因，提示现有研究要在非Qwen模型验证。

清华大学电子工程系团队在AI for Science领域取得两项新进展，提出可复用的智能体符号回归运行时框架SRHarness，构建机制发现评测基准MechBench，推动AI科学发现从拟合观测走向理解机制。

北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC，通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决现有技术维度与密度差异问题，在两自动驾驶数据集上取得最优性能。

苹果版「顶尖AI人才计划」公布2026年名单，20个席位华人占8席。该计划是Apple Scholars in AIML，为入选博士生提供资金、导师和实习机会。入选者研究多与苹果核心业务相关，苹果研究也从理论走向应用。

麻省理工学院研究揭示，熬夜后白天易走神是因大脑“洗脑”机制启动。正常“洗脑”在睡眠时进行，清理废物；睡眠不足时，白天也会启动，代价是注意力受损。此前波士顿大学也有大脑清洁相关研究。

开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。

现有深度研究系统依赖文本网页数据，忽视多模态文档知识。华为Doc - Researcher系统解决多模态文档解析不足、检索策略有限、缺乏深度研究能力等问题，含多模块，能处理复杂多模态任务。