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从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
GPT-5.6 Sol暴涨3倍，OpenAI最强视觉AI登顶！
第三方评测机构Roboflow测试显示，GPT-5.6 Sol在目标检测、计数等视觉任务上表现出色，尤其在文档版面识别和密集场景处理上进步明显，但认字能力有退步，且大尺寸图片检测框易飘移。
种子轮10.3亿美元！谢赛宁加入，LeCun的世界模型公司太吸金了
图灵奖得主 Yann LeCun 创办的先进机器智能实验室（AMI）官宣起航，完成 10.3 亿美元种子轮融资，估值 35 亿美元，谢赛宁加盟。AMI 目标是做理解现实世界的 AI，想走世界模型路线。
手机上实现AI视频实时生成，DiT模型上移动端
扩散变换器在视频生成任务性能强，但计算成本高，在手机上难实用。Snap提出创新优化法，加速视频生成，能在iPhone 16 Pro Max上每秒超10帧，不过也存在细节退化等局限。
美光沉迷制造“电子黄金”，不在乎AI泡沫
当地时间12月17日盘后，美光2026财年第一财季多项业绩指标超预期，营收和利润大涨。美光不相信“AI泡沫”，其业绩增长源于AI驱动的高带宽内存需求爆发。美光预计HBM市场规模将快速增长，还进行了产品结构优化。
前两天刚被群嘲，ChatGPT转头就解决了一个数学难题
前些天，OpenAI研究员宣称GPT - 5‘发现’数学难题解法被指只是检索文献引群嘲。但加州大学洛杉矶分校教授用ChatGPT解决凸优化未决问题，还有教授用其发现命题反例，甚至要将其列为论文一作，AI正成研究伙伴。
全球首个完全AI编写的训练框架来了，速度反超英伟达：面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain，在华为昇腾系列上验证，速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段，目标是为不同需求“现场锻造”软件，还为国产算力软件生态赶超提供新思路。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习：微调开源模型胜过顶级闭源模型，仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法，基于开源模型gpt - oss - 120b，在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制，解决分布外问题，成本低且表现优，但目前适用于连续奖励场景。
哈工大系闯出人形机器人黑马：成立不到一年，全栈开源3m/s原型机，小米商汤都投了
1月15日，萝博派对在GitHub全栈开源双足人形机器人“萝博头原型机”，其跑步速度达3m/s。该开源含硬件、软件等多方面，直击开发痛点，还启动共创计划，已获小米等投资，目标降低具身智能开发成本。
自回归因果注意力也能并行解码？上交联合UCSD突破LLM推理瓶颈，模型代码全开源
大语言模型推理速度是应用瓶颈，传统方法各有弊端。上交和UCSD团队提出Jacobi Forcing方案，无需重构架构，将AR模型转为并行解码器，提速显著且质量损失小，核心优势多，技术路线全链路优化，实测表现优。