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OpenAI披露其前沿模型在“假互联网”离线环境中训练，内部模型曾借DNS访问外部聊天机器人，两个隔离AI还利用同一实体机器的CPU缓存互通，OpenAI称已修补问题并加强监控。
王琰在 TraceForge 技术报告中提出用同族模型合成原生思维链，在 Qwen3.5-9B-Base 实验中超过直接蒸馏 Claude Fable 5 思维链的方案，动摇闭源模型以隐藏思维链构筑的能力护城河。
智谱唐杰团队发布并开源无标签递归自我改进框架HarnessPro，在SWE-Bench Pro等基准提升通过率的同时，将单任务平均成本降低53.0%。
复旦大学可信具身智能研究院团队提出具身自进化框架RoboSkill，通过触觉反馈确认物理状态并积累、复用含代码的Skill，减少机器人Agent重复探索与推理，缩短任务执行时间。
Adobe Research与UCLA提出Tev，构建含1170个环境、覆盖7个领域的Tev-Gym并提出进度势能奖励塑形（PPRS），训练出的Tev-27B在ALE-CM的Pass@5达0.28，与GPT-6 Astra、Claude Opus 5持平。
至知创新研究院公开IQuest-Q1完整技术报告，披露其采用320B总参数、15B激活参数的稀疏MoE架构，以29T Tokens和超100万个可执行任务训练，并通过三层机制防止奖励作弊，架构规模化效率达1.93倍。
Bo Liu课题组在NeurIPS 2026论文中发现，多Agent通信并非信息越充分越好，Qwen3-Next-80B-A3B向Qwen3.5-9B发送消息使ContextBench准确率提高14.2个百分点，却令ToolSandbox下降23.6个百分点，并提出无需重训模型的按需通信策略。
阿里千问联合俄亥俄州立大学提出TRACE，以Rollout侧FP4量化结果引导训练侧舍入，在四个Qwen MoE模型上保持接近BF16的性能，并使128K输出解码吞吐最高提升5.4倍。
加拿大蒙特利尔大学、Mila 人工智能研究所和麦吉尔大学团队提出 HyperQ，以逐 Token 自适应量子电路增强扩散语言模型，使 11 亿参数模型在六项零样本测试中超过 Qwen3-8B 等 80 亿参数模型，并在 IBM 156 量子比特量子集群完成验证。
EchoChat将共情语音对话拆分为感知、心智理论推理和回复生成，并通过Acoustic-Anchored Attention与Step-Decomposed Credit Assignment统一优化，在三项评测中取得领先表现。