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AI没有创造力吗？结构性约束与跨模态张力涌现AI创造力

法国索邦大学研究成果揭开AI创造力从受限领域生成模型中涌现的事实。研究转换视角关注生成过程结构条件，提出含四维度的概念框架解构创造力，通过实验证明多模态约束能催生AI新颖形式。

牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。

Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。

Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。

由前谷歌研究员创办的 Ricursive Intelligence 公司，尝试开发自动设计芯片的软件。其核心技术将递归智能用于芯片设计，分三阶段改进，已获 3500 万美元融资，估值 7.5 亿美元，有望变革半导体行业。

谷歌推出Gemini 3 pro等模型，来势汹汹。OpenAI CEO称其带来经济阻力，还挖掘GPT - 5应用价值并发表89页论文，展示在科研流程中的表现，也提及失败风险与可用Prompt模板。

前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy提出，软件1.0自动化能指定的任务，软件2.0自动化能验证的任务。判断任务能否被AI接管，关键看是否满足可重置、可高效试错、可自动奖励三条准则。

11月6日，小马智行在港交所主板挂牌上市，成2025年全球自动驾驶最大IPO。此前已在美上市，构建“美股+港股”架构。创始人称站在商业化前夜，其核心业务多元，成本下降，还拓展全球版图。

苹果前员工Nathan Barry得出BERT本质是文本扩散一步的结论，将表示学习算法改造成生成算法。OpenAI创始员工Karpathy对此沉思，认为生成逻辑在LLM架构中可变。实验证明RoBERTa可转为生成引擎。

Claudable是Opactor AI组织开放的开源项目，它结合Claude Code强大的AI代理能力，能把自然语言描述的产品概念自动翻译成可部署的Web应用，解决传统Web开发痛点，功能强大且应用场景广泛。