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马特·贝恩是一位研究技术与工作的学者。他用两年多时间观察机器人手术和传统手术，注意到一个变化：传统手术往往需要两个人、四只手，年轻医生参与其中，也就有了练习的机会。机器人让专家可以独自操作，学徒成了可选项。
这个问题正随着推理模型和 RLVR 的发展变得更加重要。随着强化学习在大模型后训练中的作用不断增强，模型练什么、怎么练，也需要更仔细地安排。为了解决数据策略接入和效果比较中的麻烦问题，北大DCAI团队联合UCAS、上海算法创新研究院、中关村学院最新发布DataFlex-RL。
近期 2026 外滩大会上，北大助理教授杨灵关于「长程任务学习」的分享引发行业关注 —— 当 AI 从单次问答走向长周期复杂任务，模型如何从持续交互中积累进化。而在这份分享的合作研究标识中，Muchen AI 的名字赫然在列。
AI 距离真正的递归自我改进（RSI）还有多远？当前，AI 已开始参与数据生成、训练优化、工具迭代与结果验证，但参与研发，并不意味着已经具备持续改进自身的能力。它能够自主完成哪些环节，又如何将局部优化连接成持续、可靠的改进闭环？回答这些问题，需要回到具体的研究与实践，审视已有进展与尚待突破的瓶颈。
Anthropic宣布Claude在人类科学家仅提供高层次研究方向的情况下，自主搜索海量基因组数据库并发现了此前未被表征的酶系统ART（阵列关联逆转录酶），该系统具有类似CRISPR的重复DNA序列结构，可能成为新的基因编辑工具。
9 月 16 日，在谷歌 DeepMind 深度参与了 Gemini 2.5/3、世界模型 Genie 2/3 以及具身智能体 Sima 2 研发的核心研究员 Bonnie Li 宣布离职，转会 OpenAI。
小米正式发布并开源 MiMo-V2.6 系列模型，罗福莉称其背后的研究创新和工程难度超过 DeepSeek R1，在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 中以 46.32 分成为当前得分最高的开源模型，价格仅为海外同级模型的 1/20 至 1/60。
物理隔离，有可能阻止失控AI吗？
本周「十字路口」的嘉宾是清华叉院助理教授徐梦迪。从清华车辆工程出发，途经 Johns Hopkins、CMU，再到 Stanford 吴佳俊、李飞飞组做博士后，2024 年初她选择回国，加入清华交叉信息研究院。她的核心命题是机器人的 In-Context Learning (ICL)：让机器人到一个新环境，通过一两次交互当场学会新任务，而且越学越快。
科学进步正在明显放缓。