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Manus团队在评测模型深度研究报告质量时，构建了"信息量"与"隐喻率"两项指标，分别通过抽取事实点和统计每百句隐喻数量来衡量信息密度与文风易读性，在覆盖9个主流模型36道题目的Research Bench测试中发现Claude Fable-5隐喻率最高、GPT旗舰模型信息密度低于Claude系列。
Oriscen由前Google Research科学家崔皓与TikTok原内容生态负责人王率丁等人创办，主张让AI在社交协调与人生经历保存中扮演配角，在完成任务后主动退场，将生活的主角留给人。
EvoMap团队推出自进化智能体EvoX，采用无中心调度的蜂群模式让大量Agent平级协作、自主组队，在563道逻辑、数学、物理题上将Claude Haiku 4.5的正确率从单Agent的26.29%提升至70%以上，并开源AutoResearch项目构建Agent经验基础设施。
一个 Agent 到底凭什么越来越强？有人靠更大的模型，有人靠更多数据。就在前天，Google Research 最新发布的 WikiSkill 给出了另一条答案：给 Agent 搭一套三层知识架构，让技能自己进化。
2026年，Recursive Self-Improvement（RSI，递归式自我改进）开始从论文中的长期命题，变成了AI产业议程上一个新的赛道。学术界开始把RSI从分散研究方向变成一个独立议题。4月，ICLR首次为Recursive Self-Improvement（RSI，递归式自我改进）单独办了一场Workshop。
OpenAI 刚刚发布的官方博客和数十页技术报告中将其定性为一声「警钟」（warning shot）。同时，第三方机构 METR 和 Redwood Research 发布了独立调查报告。OpenAI 的 Noam Brown 提醒，驱动这次事件的模型与 GPT-5.6 Sol 同等规模，下一代模型能力会更强。
8 月 6 日，谷歌 DeepMind、Google Research 与美国国家飓风中心等机构的研究人员在 Nature 发表论文，公布面向热带气旋业务预报的 AI 模型 WeatherNext Cyclones。论文显示，该模型可针对全球热带气旋生成最长 15 天的天气和气旋情景，并预测路径、强度及风圈半径。
Axis Robotics 与佐治亚理工、加州大学伯克利分校、南洋理工等高校团队通过超过 5 万条人类演示和一组规模实验，给出了一个肯定但更复杂的答案：众源仿真数据可以有效，但模型能否从数据规模中持续获益，取决于任务覆盖、行为多样性、质量控制和数据增强，而不只是轨迹数量。
Z Potentials 独家获悉，新加坡国立大学博士，牛津大学博士后研究员林庆泓（Kevin）近期以首席研究员（Principal Researcher）身份加入世界模型公司 Video Rebirth，负责多模态智能体与世界模型相关研究。
今天，腾讯正式发布了其首个研究智能体（Research Agent）——Hyra（Hunyuan Research Agent）。Hyra能够像科研人员一样，提出假设、完成实验、总结经验，再基于经验不断提出新的方案，最终实现递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）。