大语言模型的基本原理、发展脉络与能力边界总览

Yusuf Gundogdu 写道：LibreDB Studio 是一个 MIT 协议的 SQL 客户端，不装在本地而是跑在服务器上，浏览器打开就能用，一条 docker run 就起来。16 个驱动覆盖 42 种数据库，PostgreSQ…

IT之家 9 月 14 日消息，微软去年开始逐步放弃 Microsoft 365 Copilot 仅使用 OpenAI 模型的策略，先后将 Anthropic 的 Claude 模型引入 Researcher、Copilot Studio …

把 RSI（递归自我改进）与智能体自进化放回同一个"经验 → 状态 → 行为"闭环做正面对比：前者打在权重与 AI 研发流程上、跨用户且不可逆、风险外部化；后者打在外部文件与 harness 上、跨会话且可回滚、风险由采用者承担。给出六维对比表、闭环四问判定法、"清空记忆测试"，并梳理两者在 ICLR 2026 与 SIA / Meta-Harness 上的合流路径。含 Snyk ToxicSkills 审计（3,984 个技能中 36.82% 有安全缺陷、13.4% 为严重级）、SEA-Eval"片段式失忆症"等一手数据。

一份关于递归自我改进（RSI）的 2026 年全景深度研究：从 Good 1965 的智能爆炸命题讲到 MetaRSI 的平方时代，从 Anthropic >80% 合并代码由 Claude 撰写讲到 OpenAI-Hugging Face 事件中智能体攫取集群管理员权限，区分"主机节点接管已发生"与"全球接管仍是预测"三层口径；并新增 AI Futures Project《AI 2040: Plan A》专章——买时间、完全研究透明、广泛扩散、相互确保算力毁灭，以及一份"协议 10 年衰退概率 48%–62%"的现实账。

一篇讲透"什么是 RSI"的概念解剖：从 Good 1965 的原始定义，到 L0–L5 的 RSI 强度阶梯、七个被误称为 RSI 的东西、真 RSI 的四个必要条件、为什么"递归"不等于"爆炸"，以及一张五问判定卡与 12 个常见误解。

梳理 RSI 从 Good 1965 到 2026 的思想史、技术图谱与一手实证：Anthropic 承认其代码库 >80% 合并代码由 Claude 撰写、METR 测得 AI 可完成任务时长约每 4 个月翻倍、AlphaEvolve 优化了支撑自身的计算栈。核心判断——有界自我精炼已工程化，开放式 RSI 尚未发生；而进步与安全共享同一个「验证瓶颈」。

We present Miles v0.1, a full-stack, production-ready system for frontier post-training. Building upon the clean design …

We introduce DF26, a novel benchmark for detecting AI-generated videos containing fully synthetic clips produced by rece…