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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。
阿里巴巴 Z-Image 团队联合香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港中文大学等机构提出 D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），首个针对少步扩散模型的在线策略自蒸馏框架。D-OPSD 无需奖励模型、无需成对偏好数据，
何恺明，也下场做语言模型了。
近年来，大模型能力提升的焦点正在从「训练时扩展」转向「推理时扩展」。从 Best-of-N、Self-Consistency 到更复杂的搜索与验证框架，Test-Time Scaling 已经成为提升大模型复杂推理能力的重要范式。
AI 很快就能自己改造自己了？Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发帖称，他最近几周阅读了大量公开的 AI 开发数据后，认为到 2028 年底，递归自我改进（recursive self-improvement）发生的概率有 60%。
近日，腾讯混元团队提出HY-SOAR （Self-Correction for Optimal Alignment and Refinement），一种面向扩散模型和流匹配模型的数据驱动后训练方法。
在推理后训练里，多数方法仍依赖奖励模型、验证器或额外教师信号。如果不依赖这些外部信号，只使用模型自身生成的答案进行自训练，是否仍然能够提升推理能力？是的！SePT（Self-evolving Post-Training）给出肯定答案，简洁的自训练方法，可在数学推理任务准确率直升10个点！