【清华AIR联手域变换发布具身智能新范式Zeva：模型不更新，能力持续增长！】2026年9月，清华AIR与域变换联合发布首个实现上下文内因果学习的具身WAM模型Zeva。该模型打破传统微调瓶颈，在权重完全冻结下，通过从交互经验中提取物理因果实现“自进化”。数据显示，在典型具身任务中，Zeva累计成功率从26%跃升至73%，在真实化学实验室也越用越稳，且仅需一次人类演示即可学会新操作。Zeva将模型扩展从参数空间延伸至上下文空间，标志着具身智能正迈向“GPT时刻”。

当前，AI竞争焦点正转向“AI自主优化AI”（RSI）。然而，当上层AI模型已迈向高度自主的“L4”阶段时，底层的国产算力基础设施（Infra）却仍停留在依赖专家手工调优的“L1”阶段。国产芯片生态复杂，人工适配耗时费力，严重制约了算力释放。 为此，源自清华大学的“清昴智能”团队率先破局，致力于打造...

近日，DeepSeek正式发布并开源Agent框架DeepSeek Harness（DSH），被誉为“Agent时代的安卓”。DSH采用“一切皆插件”的Cordis架构，官方内置百余插件，支持高度DIY与社区扩展，甚至探索AI“自进化”。产品提供四类Agent预设，具备轨迹监控、Token统计等极客功能，实测长程任务能力显著优于Codex。需注意，DeepSeek API将于8月17日大幅涨价，官方建议自家模型优先搭配DSH使用。DSH的开源标志着Agent生态向彻底开放迈进，期待全球开发者共建插件生态。

【不换模型，效果提升104%！上海AI Lab让Agent实现自进化】近期，上海人工智能实验室提出Self-Harness技术，获LangChain CEO等大佬关注。该技术打破人工调参瓶颈，在不换底层模型前提下，让Agent外层运行装置实现自进化。它通过挖掘失败弱点、提出修改提案及回归测试三步闭环自动优化系统。在Terminal-Bench评测中，Qwen3.5、MiniMax和GLM-5效果分别提升104%、28%和24%。该技术为自进化Agent提供清晰优化边界，论文与项目已开源。

近日，前OpenAI安全副总裁翁荔发布新博客，提出AI自进化的现实路径：不一定从模型直接改写权重开始，而是先从Harness（模型外部运行系统）着手。她指出，优化对象正从上下文、工作流逐步深入到Harness本身，模型可通过分析失败模式并修改系统实现自我进化。DeepSeek研究员崔添翼第一时间转发附议，强调Harness方向的自进化与模型方向一样极具潜力。尽管目前仍面临评估模糊、Reward hacking等瓶颈，但Harness已成为决定模型能力表现的关键变量。“AI自进化更现实的工程入口”将成为行业下一阶段的讨论重点。

2026年5月25日，面壁智能发布全球首个由“AI创造AI”孕育的基座模型MiniCPM5-1B。这款1B参数量的小模型在性能上超越许多2B级别模型，综合评分位列小尺寸模型榜单第一，展现极高的参数利用率。其支持CPU和浏览器运行，最低仅需0.5GB内存，大幅降低部署门槛。背后依托的ForgeTrain框架是首个完全由AI编写并成功训练出工业级模型的训练框架，解决了算力适配与数据质量等关键问题。同时，面壁智能提出L0-L4分级数据治理框架，显著提升训练效率与模型能力。这一突破不仅推动端侧AI应用普及，还为国产芯片提供了绕过CUDA生态壁垒的解决方案，标志着中国AI产业进入自我进化新阶段。

3月16日，一款名为MuleRun（骡子快跑）的AI产品在体验会上亮相，定位为“全球首个自进化的个人AI”。与复杂难用的OpenClaw（龙虾）不同，骡子无需安装、配置环境，直接通过浏览器即可使用，并支持7x24小时云端运行。其核心优势在于“零门槛”操作和主动服务机制，例如定时任务、自动汇报及个性化学习。骡子适合持续性任务（如数据抓取）和一次性交付（如PPT制作），并已在游戏开发、电商运营、量化交易等领域展现潜力。骡子强调“让AI替用户操心”，通过群体经验共享实现自我进化，降低技术门槛，让更多普通人轻松使用AI工具。

3月16日，全球首个自进化的个人AI MuleRun（骡子快跑）正式发布，寓意用户可0门槛驾驭数字员工完成工作。MuleRun具备强大的自进化能力，能学习用户习惯、决策逻辑等个性化数据，并通过开放的Agent网络实现群体智慧共享。其独立云端虚拟机确保用户数据隐私安全，同时内置多种工具提供高效售后服务。与传统工具相比，MuleRun突破被动问答模式，主动预测用户需求并推荐待办事项。在漫剧创作、游戏开发、电商运营、投资理财等领域已验证其高效性。例如，编导可用自然语言快速生成剧本和视觉内容；游戏制作人可借助MuleRun完成从角色设定到测试部署的全流程；电商运营可24小时监控市场趋势；分析师每5分钟获取即时市场报告，显著提升工作效率。