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Polymarket 转述 OpenAI 表态：递归自我改进可能快到让人类无法理解进展、评估风险并维持有效监督。

两个模型都几乎通过 HAProxy 全部测试，Opus 5.5 用 9.5 小时、成本低 51%，作者称其已成为日常主力模型。

Qwen-Image-2.1 以 1228 分位列开源模型第一、总榜第 17，距 nano-banana-pro 仅 4 分。

哈佛研究者发现研究生申请者普遍用 AI 写文书，但使用者的录取率反而更低，论文题为《AI 撰写的申请文书普遍存在但受惩罚》。

针对 Agent 反复拉取过期上下文的问题，AML 基准用相关历史与噪声历史两组对照，测试记忆检索能力。

把 Text-to-SQL 拆成「定位表列」和「写 SQL」两个智能体，用多智能体强化学习联合训练，论文已放出。

Sebastian Raschka 指出 MiMo-V2.6 用 GQA 加 128 token 滑窗的简单架构，拿下开源权重基准加权平均第一。

Nathan Lambert 与 Epoch AI 的 DataGen 对谈，聊递归自我改进预测、机器人加速、中国模型差距与蒸馏作用。

彭博社称 Harvey 租用 OpenAI 与 Anthropic 模型成本大涨，Agent 用量增 20 倍后毛利率从约 50% 跌至 -50%。

廉价生图模型质量追平高价模型，作者认为「便宜=差」的借口已经不成立，价格与质量的差距正在快速消失。

斯坦福研究者追踪人们把判断权交给 AI 的过程，多数人并未意识到自己正在这样做。

小米 MiMo 公开迄今最大规模强化学习扩展训练，并发布技术报告，讲算力、环境与评分体系如何同步扩展。