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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。

传统code大模型依赖人工筛选数据，成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己，打造8B参数轻量级开源代码模型，性能超百亿级对手，不过也存在通用和数学能力短板。

现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。

9月2日消息，前字节跳动Seed团队强化学习专家孙鹏博士加入星尘智能，负责机器人强化学习方向。星尘智能有技术、资本和商业优势，孙鹏经验丰富，此次加入将助力其强化学习后训练发展。

BIGAI与中科大等团队提出MILR，通过测试时隐空间推理，在不更新模型参数下优化图文表示，提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA，还探讨了测试时扩展与奖励模型，未来有诸多拓展方向。

具身机器人成科技新热点，大家期待其释放生产力。小米首代具身VLA大模型Xiaomi - Robotics - 0抓间歇停顿问题，4.7B参数规模下推理延迟仅80ms，还做三项技术创新，且全面开源。

中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布类脑脉冲大模型SpikingBrain (瞬悉)-1.0，借鉴大脑信息处理机制，适配国产沐曦GPU，长序列推理提速超百倍，仅用2%数据匹敌主流模型，探索构建国产自主可控类脑大模型生态。

当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练改进AI模型，但用户可手动退出。它称此举因模型需更多数据，还拿微软等挡枪，却遭开发者吐槽。

强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。

拿下中国AI云市场第一后，阿里云技术产品负责人开展AI Infra分享会。其全栈云计算搭好技术架子，10万GPU集群高效互联，容器服务贯穿AI全流程，还透露OpenAI训练GPT时用了其开源能力。