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2027年，人类最后一次抉择

Anthropic首席科学家Jared Kaplan预警，2027 - 2030年人类要抉择是否让AI递归自我进化。还介绍了AI进化三阶段，以及2027年关键的技术和硬件因素，同时Anthropic报告揭示AI对工程师工作的重塑。

浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO，这是自我监督强化学习方法，能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想，利用区域一致性自我提升，实验表明该方法有效且有泛化能力。

本文分享清华关于经验时代，已部署的 Agent 如何将交互轨迹转化为持久能力，从自我进化到元进化的论文。介绍了 Harness、技能、记忆、环境等方面，还提及 RL 与持续学习、元进化智能体等内容。

LLMs有局限性，研究者关注自进化Agents系统，其范式转变为人工超级智能铺路。文章回顾自进化智能体研究进展，围绕‘什么要进化’‘何时进化’‘如何进化’展开，提供理论和实践指导。

人工智能领域正从「模型微调」向「上下文工程」转变。西湖大学MAPLE实验室齐国君教授团队提出基于「共识机制」的提示词组进化算法C - Evolve，能突破单一提示词性能局限，提升系统整体性能。

北京大学连发两篇论文，给出让 Agent 变强的答案：让 Skill 自己进化。`SESA` 针对工具增强的搜索问答，用四个阶段闭环使任务生成和技能记忆一起进化；`VeriSkill` 把验证器废信号变成可信更新，二者场景不同但核心一致。

Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve，能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题，还优化了Google多方面计算基础架构，未来跨领域应用前景广。

文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。

文章指出本月AI质变式飞跃，能独立完成复杂工作，递归自我提升循环已启动。如GPT - 5.3 - Codex有判断力和品位，AI构建自身进程加速。多数人认知滞后，作者给出应对建议，也提及AI带来创造机遇。

AI初创公司Recursive结束隐身状态，公布八位联合创始人名单，完成6.5亿美元A轮融资，估值达46.5亿美元。公司旨在推动自我改进型人工智能发展，让AI学会科研，虽面临挑战，但受算力产业链关注。