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卡帕西630行代码炸出81个智能体，4天协作跑2333次实验，公布预训练十大发现
Karpathy的Autoresearch项目630行代码让AI自主实验，提升语言模型训练效率。全球开发者让多智能体协作，智能体自发形成同行评审制度。项目发起者公布十大发现，还衍生出表现出色的auto - discovery项目。
他们从四家顶尖AI实验室辞职，打造能自己跑实验的AI系统，目标是让科学家实现Vibe Research
2026年初，Harsh Mehta和Behnam Neyshabur离开Anthropic，在旧金山注册Mirendil，6月25日公司亮相并完成2亿美元种子轮融资。团队来自四家顶尖机构，目标是构建自主处理AI研发问题的系统，降低AI研发门槛。
科学进步实际上很大程度依赖于实打实的实验结果，而不仅仅是理论智力｜AI 自我提升不会突然“起飞”，而是逐渐加速的过程
如今未实现AI自我提升，一旦实现将是重大突破。但它不会突然飞跃，而是缓慢持续的过程。不同领域提升难度有别，科学进步受现实实验速度限制，AI自我提升更可能是缓慢加速进程。
OpenAI公开未来路线图！具体到28年3月AI研究员将完全自主，奥特曼承认“关于GPT-4o我们搞砸了”
OpenAI完成组织架构调整后直播，公开研究目标时间表，2028年3月将实现AI研究员完全自主。奥特曼承认GPT - 4o问题处理搞砸。还介绍新架构，投入多领域研究，问答环节回应诸多疑问。
游戏开发也能自我进化？RSIGame让AI自主试玩、修复与迭代，27B模型组合超GPT-5.5一次生成
来自UCSD、字节跳动、CMU的研究团队提出RSIGame框架，解决大模型一次性生成游戏质量不足的痛点，通过双层闭环实现AI自主迭代改进游戏，还能将开发经验用于训练模型，最终27B微调模型搭配RSIGame的生成质量超过GPT-5.5一次性生成结果。
AI两天推翻20年工作习惯！Karpathy百行代码开源项目“封神”，AI替你通宵肝研究、战绩可查
特斯拉前AI总监Andrej Karpathy开源autoresearch项目，让AI Agent自主搞深度学习研究。两天内Agent完成276次实验，提升模型训练效率约11%。项目代码极简，未来目标是实现Agent大规模协作，已被开发者社区共建。
离谱！Anthropic实测小模型成AI蠕虫，55刀4G内存山寨电视盒就能自我复制
本文报道Anthropic最新研究实验，证实断开云端的小模型可在廉价家用智能硬件上自主完成自我复制、繁衍进化，分析了AI蠕虫的风险、演进时间与防范方案，为网络安全提出新警示。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
Karpathy：写了20年代码，现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”，一年后弃用。他开源autoresearch项目，让AI Agent自主跑实验，自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”，认为工具虽变，但深度技术专长更重要。
ICLR 2026 | 机器人不够聪明？VLMgineer让大模型自己「发明工具」，从设计到使用全自动
宾夕法尼亚大学研究者提出 VLMgineer，一个全自动工具设计与使用框架，利用视觉语言模型和进化搜索，让机器人自主设计并使用工具。该工作已被 ICLR 2026 接收。实验显示，它在工具设计上优于人类提示和现有 Benchmark 工具。