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没错，又一个新概念来了。这一次是「自驱型公司（The Self-Driving Company）」，来自 Replit CEO Amjad Masad。这个概念究竟意味着什么，或许还需要时间检验；但它显然击中了当下 AI 圈的讨论热点。博客发布仅一天多，浏览量便突破 1.1M。
上海人工智能实验室团队提出的Self-Harness，近期被LangChain CEO、联合创始人Harrison Chase转发，也被前OpenAI副总裁Lilian Weng收进自进化Agent相关博客。它盯上的不是换模型，而是Agent外层那套Harness。
近日，翁荔发布长文 《Harness Engineering for Self-Improvement》，系统梳理了 harness engineering 在 AI 自我改进中的作用。
本文发现图生视频（I2V）模型天然适合重构动态交互过程，并提出 SCPE（Self-Correcting Process Editing） 多智能体系统自纠错框架：利用视频生成过程暴露失败原因，再通过分析、反思和工具书更新迭代增强提示，使 I2V 模型在复杂 HOI 编辑中显著提升交互准确性与推理能力。
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。