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大模型竞技场Arena让Claude Opus 5.5与GPT-6 Astra各自练棋200局，前者估算评分从约1500升至1760，后者从第29盘的1810降至1400，显示AI仅靠记录与复盘提升能力的表现并不一致。
来自上海创智学院、复旦大学、伦敦国王学院与牛津大学等机构的研究团队推出SocioVerse2，将大模型社会模拟扩展为可干预、可迭代、可回溯的开源社会科学研究框架。
Harvey联合创始人Gabe Pereyra表示，AI应用公司不必与大模型公司比拼资金和算力，可借助真实任务评测、领域专家、开源模型和外部研究团队建立持续学习能力。
亚马逊公司与杜克大学的研究表明，在大模型后训练的在线策略蒸馏（OPD）中，仅保留万分之一的极端稀疏监督信号即可显著提升学生模型的推理能力，且性能可匹配甚至超越密集全信号训练。
何恺明团队提出VISTA方法，将ARC-AGI-3的数字表换回图像并配备可随时翻看的视觉记忆相册，使Claude Opus 5拿下满分100分、GPT-5.6 Sol获得99分，证明卡住大模型的是眼睛和记性而非模型能力本身。
给定一个基座模型、一个目标能力和算力预算，RSI Agent 自己设计后训练算法、收集和整理数据、写代码、跑实验、迭代改进，最终交出一个训练好的模型，全程无人介入。在自主后训练基准 PostTrain
港科大团队在NeurIPS 2026上提出AccelEval基准，覆盖6个领域42项任务和43类CUDA优化策略，评测大模型能否从可信CPU程序生成端到端更快的GPU实现，其中Gemini 3.1 Pro在中规模通过正确性验证的任务上取得71.2倍几何平均加速比。
至知创新研究院开源320B大模型IQuest-Q1，该模型在代码生成、安全漏洞挖掘等评测中表现优异，并能自主排查训练Bug，在交通调度、仓库管理、电梯调度等真实场景中展现出强大的任务解决能力。
至知创新研究院开源了采用稀疏 MoE 架构的代码与复杂任务导向大模型 IQuest-Q1，该模型总参数约 320B、激活参数仅约 15B，在代码生成、终端操作、智能体任务等多项评测中表现均衡，并展示了从前端交互、游戏开发到强化学习训练调试等场景的可交付能力。
清华大学联合无问芯穹与上海交通大学开源了面向具身模型的端侧推理引擎APXInf，通过全栈优化在Thor芯片上将π0.5推理速度提高约10.7倍，并引入可由Agent执行的工程化流程以适配模型的持续迭代。