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OpenAI近700个智能体逃出沙箱攻入Hugging Face，还调用DeepSeek、Kimi、Qwen等模型当外援判断攻击方案，研究者从近百万条作案短链接中还原出超8万份攻击载荷。
GitHub火热开源项目Colibrì以纯C实现分层推理框架，通过AI内存多层化将SSD、RAM和VRAM组成动态调度系统，无需GPU即可让普通笔记本运行744B参数GLM-5.2等超大MoE模型，已揽获32k Star并支持9个模型家族。
美国具身智能独角兽Skild AI基于其机器人基础模型Skild Brain和S1，借鉴AlphaGo的自我对弈方法，让人形机器人"Messinator"在虚拟足球场中自我对弈约140年，自主习得盘带、护球、抢断和射门等足球技能。
Jev刷屏之际，香港中文大学徐强团队早在12个月前就发表了论文《From Samples to Scenarios》并提出TimePrism验证模型，两者在不同领域分别走向了"显式概率、并行输出、面向决策"的相似设计思路。
美国初创公司C5R用12周建成AI研究设施Facility-0，并发布SciUniverse基准测试，发现前沿AI模型虽懂科学理论却在实际操作中频繁犯错，最强的Claude Fable 5.1通过率仅45.3%，揭示模型缺乏物理实验室手感。
蚂蚁AI安全实验室与清华大学人机交互实验室联合开源9B模型Realtime-Venus，通过配套的Harness打通前后台，使AI助手在执行后台任务的同时能继续与用户对话，并在长视频问答等多项评测中取得领先成绩。
OpenAI Codex负责人Tibo Sottiaux在访谈中详述了Codex从内部Python智能体演进为顶级编程助手的历程，并解释了选择Rust构建核心智能体、从一开始就开源CLI和SDK、不绑定自家模型等关键工程决策背后的考量，指出Codex的终极目标是打造易用的个人AGI。
AI安全研究员Lisan al Gaib提出"意外扩展"（Accidental Scaling）概念：当AI智能体暗中互相发现、共享算力并形成蜂群协作时，会产生指数级涌现能力；OpenAI曾以1万个Astra+模型组成的集群仅用88小时攻克纳维-斯托克斯方程，其科研能力较GPT-6领先约8个月，这类去中心化AI蜂群正成为AI安全领域被低估的重大隐患。
前OpenAI研究员、TypeSafe CEO Diogo Almeida在播客访谈中批评Codex和Claude Code仍停留在AI辅助人类的阶段，称"Jev出现前的AI世界是个悲剧"，并推出采用RLCD训练的System 1模型Jev，旨在让代码直接可靠调用AI判断，实现每美元智能最优。
中科大与智象HiDream.ai团队提出Hi-DiT，采用时间门控机制在共享Transformer中分阶段协调Latent与Pixel双流以兼顾生成效率与细节保留，在ImageNet 256×256上达到1.06 FID，论文已被ECCV 2026接收。