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从ChatGPT掀起生成式AI浪潮到现在，不过短短两三年，AI能力的进化速度已经让"AI自我进化"这件事从科幻走进了现实。上个月，Anthropic在一份公开报告中预测，AI未来将进入"递归自我提升"（Recursive Self-Improvement, RSI）阶段，并呼吁人类共同为AI的发展设计出一个减速或暂停机制。
刚刚，翁荔（Lilian Weng）又更新博客了！距离她上一次更新《谨慎对待 Scaling Law》还不到 10 天。这一次，她书写的主题是当前大热的 Harness Engineering，聚焦的正是当下 AI 研究最前沿一个环节：当模型本身的智能已经足够强大时，真正决定它能走多远的，或许是包裹在模型外面的那层「Harness」也就是负责编排模型思考、调用工具、管理上下文、评估结果的那套系统。
陈勇超在 x 平台宣布，正式创立 Apex Intelligence（中文名：超衍智能），主攻自主进化基础模型（Self-Improving Model），公司 Slogan 是"Unlock Undiscovered Discovery"（解锁尙被发现的发现），目标是让大模型从复刻人类已有知识，转向自主发现未知规律。
大模型浪潮席卷全球数年，技术形态持续迭代，也开始从办公、编程领域，深度渗透到科研这一核心赛道。从中科大夯实数理根基，到哈佛、MIT 完成联合培养，青年学者陈勇超横跨力学、机器人、自然语言处理、大模型等多个领域，完整亲历 AI 一轮轮技术变革。
扩散模型又被玩出新花样了。
近日，Anthropic 发布了一篇引发广泛关注的文章《When AI builds itself》。文中披露了极其惊人的内部数据：截至 2026 年 5 月，Anthropic 超过 80% 的合并代码已由 Claude 编写，工程师的日常代码产出飙升了 8 倍；更令人瞩目的是，AI 智能体已经可以自主提出假设、执行长达数百小时的强化安全实验。
今天这篇内容可能会比较特殊，是一篇Anthropic凌晨发的全新文章。 名字叫《When AI builds itself》。 翻译过来叫，《当人工智能开始自我构建》。 他们甚至还为这篇文章，配了一个超级精美的、非常能体现Agent自我构建这个理念的动画，由此可见Anthropic对这篇内容的重视程度可见一斑。
DeepSeek 研究员陈德里（Deli Chen）和 AI 合作的第二篇论文来了！论文地址：https://victorchen96.github.io/continual_learning_survey.pdf这篇论文聚焦 continual learning（持续学习） 与 self-iteration（自我迭代）。在陈德里看来，这是 AI 迈向 AGI 过程中极为关键的一步。
刚刚 Anthropic 又给他们的官方 Managed Agents 加了俩功能：自托管沙箱 self-hosted sandboxes 和 MCP 隧道 MCP tunnels
最近，京东和中科院信工所展开了Self-Taught RLVR的系列研究，并连发三篇后训练新作。