地址：prism-shadow.github.io/awesome-rsi/#blog/understanding-rsi “RSI（Recursive Self-Improvement）这个概念最近热度很高。与之相近的表述还有自进化、Self-Evolving、Self-Improving 等等概念。 目前，这个领域仍在飞速发展，尚未形成统一的技术范式。不同工作选择的改进对象和实现路径差异很

聪明人常陷入“越努力越亏”的死局，因为在失衡的规则下，盲目努力只会被系统吞噬。 破局的关键在于运用博弈论：看透底层利益诱因，拒绝内卷与低胜率死局；果断止损换赛道，并善用AI、内容与资本等杠杆，只在对自己有利的高胜率游戏中赢。

MIT发布AI教育特别报告，确立“人本至上、赋能增强而非替代”原则。建议重构课程目标与考核，摒弃单一AI检测；强化实体社交学习与UROP科研育人；设立专项基金与常设机构，在保障技术普惠与隐私安全下，全面重塑AI时代的住宿制精英教育。

@huggingface 团队 @benburtenshaw 发起，6 个月、6 场直播，完成 SFT → 蒸馏 → GRPO → 环境 RL，基于一个 2B 模型的后训练全路线！ 6 个视频 Youtube 地址 https://youtube.com/playlist?list=PLo2EIpIJMQvQZm-kVlz4wY1vWF0LBcf5 六讲 workshop 主线逻辑

斯坦福大学 2026 秋季课程 CS 312「Deep Learning Alchemy」，课程资料和视频会全部公开！ 课程由 Tatsunori Hashimoto @tatsu_hashimoto 和 Suhas Kotha @kothasuhas 主讲，它是深度学习“实验方法论”课，现有课程体系里几乎无人系统教授：如何设计、运行、并预判深度学习实验。 课程设计的核心主张 "

AI 工具使研发与产品角色的边界日益模糊。AI工程师不再只是被动执行需求，而是主动塑造产品，需掌握四大核心能力：驱动快速构建循环、自主做产品决策、跨部门沟通与领导力，以及以创造价值为导向的高自主性负责能力。

宾夕法尼亚大学计算机系教授Jiatao Gu近期公开了新课CIS 6280的教学大纲，这可能是目前学术界首个系统性梳理世界模型（World Models）的方案。课程从表征学习出发，横跨生成模型、视频与空间动力学，最终落地到机器人控制与推理。它不再局限于传统的强化学习，而是试图构建一套让AI通过观察和交互来理解物理规律的完整框架，涵盖了从JEPA到扩散模型，再到神经物理模拟器的前沿路径。这件事之所

地址：www.cis.upenn.edu/~cis6280/ 课程还在更新中，前六节的课件已经放出。 本课程介绍世界模型——用于感知、规划与决策的环境动力学学习表征与预测器。我们将探讨它们如何在强化学习、视频与3D、多智能体以及机器人技术领域支持控制与推理。

全球 84% 的人从未接触 AI，82% 的企业尚未实际应用，赛道饱和只是信息茧房假象。当前存在 3-5年的“落地交付”红利期，可通过垂直自动化、企业知识库与培训变现。技术门槛已被 AI 抹平，核心壁垒在于销售与商务，应尽早行动抢占先发优势。

智能体会自信地执行错误数据。让数据实现“AI就绪”需自底向上构建三层体系：用数据契约筑牢可信底座，用上下文层明确业务含义，用受控访问实现安全读写；并全程贯穿可观测性与治理，确保智能体决策可追溯、行动受约束。

本指南系统介绍了 GPT Image 2.5（Flare 低延时 / Sunburst 高画质）及旧版的提示词技巧与 API配置。核心原则包括：明确主体风格、精准指定文本、单轮仅改单一变量并强调保留特征；模型支持直出 Alpha 透明通道与多图参考编辑，助力高品质图像生成。

文章介绍了利用 OpenAI 的 Astra 开展三维设计的全流程：它通过编写脚本在 Blender 中自主完成平面规划、精细建模、光影渲染与瑕疵自检迭代；随后无缝导入虚幻引擎 5，构建出支持物理碰撞与物品交互的实时第一人称漫游空间。

研究表明，经常接触土壤和植物能显著提升皮肤微生物多样性，有效抑制有害致病菌。这还能促进体内调节性T细胞和抗炎细胞因子的生成，增强免疫调节平衡，降低过敏及自身免疫疾病风险。日常通过园艺、户外玩耍接触自然，对身心健康大有裨益。

课程视频刚开始上传：www.youtube.com/playlist?list=PLSN0qpDfUvTM 本课程研究基于大语言模型的人工智能智能体：即利用大型语言模型完成多步感知、推理、规划与行动的系统。智能体能够与自身所处的环境互动——调用工具、操作界面、编写代码、与人类协作——以完成实际任务。 本课程既涵盖构建智能体的基础知识，也涉及长时序推理、训练、安全性与交互等前沿研究课题。我们着重

探索多模态人工智能的前沿课来了——MIT「Modeling: MultiModal AI (MMAI)」春季课程视频已发布。课程涵盖跨模态表示、对齐、多步推理与生成、跨域迁移及伦理安全等核心主题，由Paul Liang 等多位导师授课，结合实验作业与团队研究项目，面向真实世界多模态数据与落地创新。周二与周四下午授课（MIT Media Lab），期待对语言、图像、音频、传感等多模态交叉应用有兴趣的

MiniCPM5‑2B：面向本地与边缘设备的 2B 级开源 SOTA 模型。它在代码、数学、长上下文理解与工具调用上表现突出，原生支持 131K 上下文、丰富部署后端（vLLM、SGLang、Transformers、llama.cpp 等），并开源训练语料 UltraData 系列与完整训练流程（Apache‑2.0）。想在本地构建高效智能助手、代码/搜索/代理能力，请查看：Hugging Fa

目前课件、视频讲座、参考资料都已在课程主页上公布了 “人工智能（AI）在提升数字生产力、改善与物理世界的交互、促进整体福祉以及丰富人类体验方面具有巨大潜力。为了真正发挥 AI 的影响力，这些系统需要建立在多种真实世界的数据模态之上——从仅处理语言的系统，到全面整合视觉、音频、传感器数据、医疗数据、音乐、艺术、嗅觉、味觉等多种信息。本课程将介绍多模态人工智能（Multimodal AI）的基本原理，

本项目由 Datawhale 和 RadixArk（SGLang 团队创立的公司）共同发起。是面向大模型开发者的 SGLang 系统化开源教程：从推理基础与环境搭建开始，逐步学习模型部署、结构化生成、服务开发和性能优化， 结合实战案例带你从 0 到 1 掌握 SGLang，构建高性能 LLM 推理应用 ✨ 你能学到什么 📖 读懂推理：KV Cache、prefill/decode、comput

OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 发文警示：AI正加速迈向具备自我迭代能力的“递归自我改进（RSI）”阶段，其底层机理已呈现超越人类认知的“异质心智”。 他指出，现有价值对齐与“思维链（CoT）监控”的有效性正逐渐递减，安全可控性面临严峻瓶颈。尽管需利用顶尖 AI 构建网络等领域的防御之盾，但绝不能盲目狂飙。目前全球尚无实验室彻底解决对齐难题，他呼吁全行业将“自愿阶段性降速”常态化，推动建立强制性安全底线与全球协同治理，确保人类始终处于控制闭环，将文明命运牢牢掌握在自己手中。

想系统学习机器人技术，却发现网上的教程太过于理论和分散，很难找到一套完整且实用的学习路径。 可以看下，来自 Hugging Face 官方推出的免费机器人课程，提供了从入门到实践的完整学习体系。 不仅涵盖了机器人学习的核心理论知识，还结合了大量实际项目和代码示例，让学习生动有趣不枯燥。 主要内容： 学习机器人的基础理论：包括运动学、动力学、控制系统等核心概念； AI 与机器人结合：