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嘘，Claude正在「做梦」！睡一觉疯狂进化，一夜暴涨6倍战力
Anthropic在Code with Claude开发者大会上，给Claude托管智能体添加Dreaming功能，让其能自动回顾记忆、自我进化，还发布Outcomes和多智能体编排。法律AI公司Harvey用后任务完成率飙升约6倍。Anthropic还租下22万张GPU算力。
在软件工程中，对 AI 的过度依赖，会加速工程师的无能
资深软件工程师Doug Slater指出，在软件工程中对大语言模型（LLM）过度依赖会加速工程师无能。LLM无法取代人类批判性思维，它在输出、输入、开发速度和用户技能等方面存在风险，且无法掌握程序理论和抵抗程序熵。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
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。
GenEnv：智能体与环境模拟器之间的难度对齐协同进化 | 直播预约
训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性，为此推出 GenEnv 框架，它建立难度对齐协同进化博弈，能让智能体表现提升，减少数据使用量，为扩展能力提供数据高效路径。
Karpathy戳破强化学习神话，首提AI复盘式进化！暴力试错将死
AI大神Karpathy发文指出强化学习（RL）有局限，效率随任务时长下降，与人类学习机制差异大。他提出复盘式进化Scaling范式，虽有很多细节待完善，但认为还有更多S型增长曲线待发现。
DeepMind哈萨比斯：AI能建模所有进化而来的事物
谷歌DeepMind首席执行官哈萨比斯在与莱克斯的对谈中，深入探讨了人工智能的未来，包括其在模拟物理现象、视频游戏开发中的应用，以及通用人工智能的潜在发展。他认为任何能通过进化形成的事物都能被AI高效建模，还分享了对多个AI相关问题的看法。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
奥特曼马斯克豪言：我们已进入奇点！AGI加速窗口已至
新智元报道，奥特曼和马斯克都认为奇点已至，当下处于AGI加速窗口。OpenAI曾靠资源猛追让Codex逆袭。但AI发展也引发担忧，如人类能否保持理智、安全对齐进展不明等。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。