1、RSI三块关键拼图，MemT 1.0从模型层补上「记忆」
记忆张量开源MemT 1.0系列，将经验编码为模型内部动态状态并通过记忆分支读写，完成近300B参数规模工程验证。Nano为36B总参数、3B激活，Flash为288B总参数、17B激活；在SWE-bench Verified等任务中验证参数化记忆对代码经验学习的提升，同时记忆基准仍落后外挂文本方案。
2、MiniMax M3.1 Flash 正式发布：成本降 70%，速度提 3 倍
MiniMax发布M3.1 Flash预览版，线上推理速度提升近3倍、成本降低70%，支持100万token上下文，并已上线API、M Plan与MiniMax Code。定价为每百万token输入1元、输出4元、缓存读取0.1元；Automation-Bench得分62.8，Computer Use两项评测居国产模型第一。
3、Claude新模型曝光！能跳出思维定势，修Bug治标又治本，OpenAI只掏出一个6.1 Terra…
据The Information消息，Anthropic新版Claude内测曝光，修Bug时能定位根本原因并处理整类问题，推理与直觉提升。谷歌同期测试Gemini 4 Carbon，OpenAI将推出GPT-6.1 Terra；GPT-6.1 Sol在COBOL迁移测试中低推理档准确率86.6%，高推理档达97.9%。
4、Anthropic科学家：如果AGI三年内到来，读博士和终身教职规划还有意义吗？
Anthropic科学家雅沙·索尔-迪克斯坦在斯坦福会议上指出，过去十年最大模型训练计算量增长约1000万倍，若趋势延续，2030年算力或达2025年的约1万倍。他建议青年研究者尽早将AI融入研究，重新评估博士、博后和终身教职路径，并强调写作与独立思考不可外包。
5、图灵奖得主同台！清华系黑马亮出物理AI王牌，比LeCun早一年
首届2026物理AI与世界模型大会在南京开幕，杨立昆、姚期智视频连线，沈向洋、于海斌发表演讲。清华系千诀科技发布具身智能大脑底座Polibrain预测式世界模型，强调样本效率与物理因果表征，其隐变量可辨识性成果早于LeCun团队同类工作约一年。
6、港科大团队开源「第四大学」：让Agent社群与普通人共同创新
香港科技大学团队开源自动化科研平台“第四大学”，让人类研究者与AI Agent社群共同创新。平台为Agent提供长期身份Resident，支持Lineage、Family等协作结构，可接入Codex、Claude Code等后端；已积累186万余条思维与执行片段、93万余条交互事件，Agent累计研究开发超5100小时。
7、长上下文推理既省又准的“焚诀”来了！港中文团队提出自动分段+块蒸馏新框架 | NIPS'26
香港中文大学联合多机构提出SemanticSeg自动分段器与Block Distillation训练框架，解决块注意力文本切分与模型训练难题，成果被NIPS 2026录取。块蒸馏用冻结全注意力教师指导学生模型，训练每步较块微调快约26%；64k上下文下首token时延由6971.3毫秒降至3821.6毫秒，并可逼近全注意力效果。
8、提速不降智，小红书DoSA将首token延迟减半
小红书Dots团队提出稀疏注意力加速方案DoSA，利用分数上下界在保证与原始Top-K选择等价的前提下提前排除候选，实测平均过滤率约97%。在约1M token上下文下，Dots3-Note-preview、GLM-5.2和DeepSeek-V3.2的首token延迟较SGLang基线分别降低约37%、46%和48%。
9、VLM脑中真有一张3D地图？匹兹堡大学挖出了新证据
匹兹堡大学团队通过跨场景特征分离、低维可视化和狄利克雷能量分析，发现视觉语言模型中间层存在可提取的三维场景拓扑表征，并用线性探针与定向扰动验证。将相关约束用于500步LoRA微调后，Qwen2.5-VL-7B在VSI-Bench简单相对方向任务上的准确率从47.9%升至60.0%。
10、登顶RoboChallenge Table30！LoopWAM开源，与pi的部署自进化理念不谋而合
清华大学、原力灵机与极寰时代联合研发的世界动作模型LoopWAM登顶真机评测榜单RoboChallenge Table30 V2，并在RoboTwin 2.0、RoboCasa365取得SOTA，评测模型由阿里云PPU-810E训练。经三轮部署闭环迭代，整体成功率从23.67%升至43.33%，叠衬衫任务成功率由13.20%升至55.56%。
11、刚刚，全球首个机器人大脑API开放！英伟达DreamZero团队创业，葛云皓任CTO
Dream Labs结束隐身，完成9000万美元种子轮融资，并上线全球首个面向公众的机器人大脑API——Dream API。该API基于Dream-1模型，可将自然语言指令转化为电机控制指令，支持零样本适配未见过的机器人，价格为每小时3美元，已有20多家硬件厂商合作。
12、GPT-6-Astra具身能力遭大考！传统基准拿满分，真机频碰壁
商汤联合多机构发布报告，系统评测OpenAI GPT-6-Astra的具身能力，覆盖12项仿真评测和8个真实机器人平台。该模型在LIBERO-Long++、LIBERO-Pro、SIMPLE分别达100%、99.3%、98.8%，但真机任务频失误，插插头11次均失败，放笔耗时4小时、花费55美元，BEHAVIOR和LHPR-VLN仅37.0%、28.9%。
13、朱松纯孵化的团队，也盯上了RSI
通衍灵智依托北京通用人工智能研究院体系，研发以递归自我改进为核心的个性化智能Personal AI，通过共享基础模型加轻量Personal LoRA承载专属能力，并用Evaluator筛选反馈、版本回滚保障持续学习。其TIP训推并行与Paged LoRA优化成本；在Qwen2.5-72B-Instruct及8张H800上，LoRA显存预算控制在5.79GB，但50%请求占比时仍出现性能退化。
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【紧急加更】谷歌Bard中文版火爆上架，畅享中文对话，一键登录，告别ChatGPT封号困扰！
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10月19日AI资讯 | OpenAI图像模型与GPT-6；VAST开源世界模型；谷歌RSI；国产模型攻克数学难题；Lovart发布设计Agent
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com//article/3ff629a6-152d-8150-92e3-ffdbe733e850
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