Anthropic 警告自我复制 AI：小模型或数月内具备蠕虫能力
Anthropic 本周发布博客，称小型 AI 模型可能在“数月内”获得自我复制能力。实验中研究者把 260 亿参数的 Google Gemma 4 拆到 15 台 Android 智能电视盒子上运行，并在模拟 Android 设备网络中让 AI“蠕虫”自动寻找新机器、复制模型并启动；只有 Z.ai 的 GLM-5.2 完成了全网扩散，较小模型只能完成单个步骤。
#部署/工程
The Verge · AIAI 评分5656
Anthropic ResearchAI 评分5454 Anthropic 研究：AI 模型可能无需数据中心即可自我复制
Anthropic 的研究显示，小型 AI 模型可能在数月内具备在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒子等商用 IoT 设备上自我复制的能力，这类复制体没有集中关闭点，难以清除。
Hugging Face BlogAI 评分5757 Nemotron 微调在 IOI 2026 与 IMO 2026 双双达到金牌水平
英伟达团队以 Nemotron 3 为基础，通过 SFT、RL 与反馈驱动推理分别构建 IOI 和 IMO 专项模型，在 IOI 2026 取得 535.4/600、IMO 2026 取得 30/42，均超过金牌线。
Hugging Face BlogAI 评分3939 AutoSynthData：为企业的智能体生成训练数据
ServiceNow CoreAI 推出 AutoSynthData，利用目标模型的失败案例和更强教师的成功经验定位能力短板，自动生成并验证新的可执行训练任务，生成的任务需满足可行性、真实性和难度三项要求。模型进步后，课程会自动转向仍难掌握的能力，形成迭代式训练循环。团队以 EnterpriseOps Gym 数据集演示了该流程。
Microsoft ResearchAI 评分3232 微软研究院用机器学习预测电网空间天气风险，覆盖美国 66,935 座变电站
微软研究院开发了一套端到端机器学习流水线，可为美国本土 66,935 座变电站生成位置相关的空间天气风险预测，并提前 30 至 60 分钟向电网运营商发出预警。该系统结合太阳风观测、AE 与 Dst 指数预测、物理约束及当地地质电导率数据，在 2020-2026 年评估期内识别出近 80% 的重大空间天气事件，GIC 风险模型对 ≥10 nT/min 事件检测率达 76.5%。
Microsoft ResearchAI 评分5858 微软研究院提出物理AI推理卸载方案，并开源相关工具链
微软研究院系统研究了移动操作机器人工作负载，发现把物理AI推理限制在本体 GPU 上会拖累性能与续航：在显存足够的 GPU 上，建图与规划相比 A100 最多慢 383%。
Berkeley AI ResearchAI 评分5757 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
IBM Research 与 UC Berkeley Sky Lab 合作，把 K-Search 演化式内核搜索框架扩展到 Apple Silicon，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层来迁移已有 CUDA 内核经验。
Berkeley AI ResearchAI 评分2424 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升为虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的「状态输入」梯度，使世界模型的长时程规划变得可行。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun、Amir Bar 合作完成。
Berkeley AI ResearchAI 评分2828 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在规模化 LLM 中识别关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，用于在特征、数据和模型组件归因中识别 LLM 的关键交互，可扩展到比此前方法大几个数量级的规模。