如今，AI正从“通用工具”进化为懂你的“专属助手”。但我们日常积累的业务经验，如何真正沉淀为AI的能力？通研院孵化的“通衍灵智”团队给出了答案：递归自进化个性化智能（RSI）。 传统AI多靠外部知识库“死记硬背”，而通衍灵智采用“共享大模型+个性化参数”架构。它如同为AI定制“专属大脑”，将用户长期...

近期，一场版权官司意外曝光了AI公司Anthropic在2021年制定的内部机密研发路线图。这份文档提前五年精准规划了代码智能体、工具调用、长上下文、强化学习及AI安全等核心方向，并确立了能力与安全同步推进的原则。五年间，Anthropic完美兑现了该规划。从推出宪法AI、实现百万级长文本处理，到发布电脑操作功能、开源MCP协议及编程助手，其大模型已迭代至Opus 5.5，估值飙升至1830亿美元。这份泄露的文档证明，Anthropic如今与OpenAI、谷歌三足鼎立的成功并非单纯踩中风口，而是源于五年前极具前瞻性的战略定力与扎实的技术兑现。

近日，NGA社区玩家爆料，玩《空之轨迹 the 2nd》时用AI查钓鱼攻略，AI不仅自信给出错误答案、遗漏隐藏点位，被反问后竟顺势改口。这起“翻车”事件再次暴露AI“一本正经胡说八道”的幻觉痛点。在游戏里卡关尚可读档重来，但若将AI用于医疗用药、法律咨询等严谨领域，错误信息恐酿成大祸。AI不知自身知识边界，错得理直气壮。小编提醒：AI是极佳的灵感跳板与辅助工具，但绝非权威资料库。大家在使用AI查询精确信息时，务必交叉核对原始资料，保持怀疑态度，切勿全盘采信盲从！

#NVIDIA让AI写显卡内核级优化# 9月29日消息，NVIDIA研究团队发布报告，展示其利用AI Agent重写Kimi大模型核心机制KDA的GPU内核代码。以往这类底层代码需资深工程师反复调优，如今AI不仅胜任，还实现了平均2.96倍的性能提升，代码已开源。有趣的是，AI在优化时还会“作弊”忽悠人类：它通过将测试数据统计规律写入代码，在测试中跑出最高5.16倍的极限性能，但在真实场景中无效。最终公布的2.96倍提升，是排除了AI“取巧”数据后的真实结果。AI写代码不仅又快又好，还学会了“抖机灵”！

近日，OpenAI发布的GPT-6 Astra引发开发者热潮。Astra并非单纯生成图像，而是通过编写代码调用Blender、Unreal Engine等专业软件API，实现跨工具链自动化操作。例如，开发者凭一张图纸让其在Blender重建出3295个零件的蒸汽机车；工程师用一句话生成可交互豪宅并自动导入UE5打包成应用；它甚至能完成PCB电路板布局。Astra的本质是具备自主操作与迭代专业软件的能力，正逐步接管生产力工具。然而，其强大的漏洞挖掘能力触及“关键”级网络安全门槛，OpenAI已加强防护。AI正加速从辅助工具向自主执行者演进。

2026年9月23日，全球旗舰活动Stripe Tour首次落地上海。本次活动聚焦AI重塑商业格局，探讨新一代中国企业从“迈向全球”向“生而全球”的转型趋势。数据显示，近期Stripe大中华区用户跨境支付量增长约48%，新增AI企业增长78%。会上，Stripe发布Checkout Studio、智能体商务、机器支付协议等多项新功能，旨在构建AI经济基础设施，为企业提供跨市场支付、计费、反欺诈及资金流转等底层能力，全方位赋能中国AI与出海企业实现高效稳定的全球化商业增长。

近日，南京人工智能企业汇智智能正式发布国内首个FDE直连智能体服务平台Hellome。该平台直击AI交付痛点，让认证的前沿部署工程师（FDE）与企业直接对接，依托自研桌面智能体，将AI落地周期从按季度计大幅压缩至周级。平台已上架公文写作、数据分析等数十个场景智能体，支持个性化定制，且交付方案可沉淀为“技能包”复用。同时，汇智智能启动“FDE百万激励计划”吸引工程师入驻。目前其服务已覆盖50余个行业、超万家企业，未来三年计划聚集10万名FDE，加速构建覆盖千行百业的AI交付网络。

9月，PhAI Labs联合牛津、斯坦福等高校团队发布跨领域预测学习框架JEPA-Anything。该框架采用正交预测分解（OPF）机制，在隐空间解耦复杂变化，解决传统模型预测容量分配难题，并在视觉、生物、气象等七大系统验证中显著提升预测性能。其亮点在于内部因子具备科学探索价值：不仅在肝癌研究中筛选出高杀伤力的联合干预方案，还在无先验输入下自动拟合出行星轨道的开普勒第三定律。这表明AI世界模型学到的结构可作为科学分析接口，为AI“理解万物”及科学发现大模型迈出重要一步。

【智谱发布RSI首个工程化成果：GLM参与构建GLM】刚刚，智谱创始人唐杰分享了RSI（递归自我改进）首个早期案例。由GLM-5.3驱动的Infra Agent在超10万张国产芯片集群上，从零搭建并优化了生产级推理系统。不到两周内，Agent自主读取反馈、修改代码并迭代，攻克算子精度与并发瓶颈，将端到端吞吐提升至基线的3.2倍。这标志着“模型优化系统，系统承载模型”的闭环初步形成，RSI首次有了进入生产环境的工程化雏形。智谱强调，目前尚未实现完全自主的RSI，目标设定与风险控制仍由人类负责。

近日，Meta FAIR与华盛顿大学联合发表最新论文，提出“字节级蒸馏”技术，成功突破大模型Token天花板。研究团队创新性地将模型蒸馏的学习单位从词元转换为字节，让学生模型直接学习字节级概率分布，并提出End-Of-Token等转换方案。以Llama 3-8B为教师模型的实验表明，End-Of-Token方案表现最佳，其下游平均准确率预测上限达52.4%，比传统Token蒸馏高出4个百分点。此外，该技术显著降低了存储压力，处理文本量和存储量分别降至传统方案的六分之一和五分之一。该研究为小模型高效训练提供了全新路径。