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Video-RSI：让视频理解智能体用大模型改写自己的执行框架

Hugging Face Papers 收录的论文提出 Video-RSI，让视频理解智能体用自身语言模型改写控制其观察方式的执行框架（harness），在更少帧数下提升准确率。它值得关注，因为它把“自我改进”从调模型权重转向改证据获取流程。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 MetaKernelBench，用 74 个融合子图问题测量 GPU 内核优化经验能否从一种 DSL 迁移到另一种，跨六模型、双向迁移的配对提升在 -19% 到 +29% 之间。

一篇新论文提出 LatentGRM，把奖励模型的逐字评分改在连续潜空间完成，在保持判断力的同时把评审轨迹压缩约9倍、推理时间最多缩短7倍。

alphaXiv 上的一篇新论文提出 MGVR，把 Transformer 中“是否借用第一层 Value”变成每个 token、每个 KV 头自己决定，在不改动注意力内核的前提下，实测最多节省约 16%–22% 训练步数。

研究人员在多模态大模型内部发现名为 S-Space 的线性表示子空间，它像内部空间工作区一样编码物体的水平、垂直和距离坐标，并可用于诊断空间推理失败的环节。

高通CEO克里斯蒂亚诺·阿蒙透露，一些AI公司正进入手机领域，并已向高通提出要求：到2028年支持在端侧持续运行千亿参数级别的大语言模型。这反映出AI能力正在从云端向手机本地迁移的产业趋势。

前DeepMind核心科学家David Silver创办新公司Ineffable，尝试以强化学习为核心构建AI"超级学习者"，探索大语言模型之外的另一条技术路线。

2026 年 10 月 12 日，Sakana AI 发布多智能体自监督技术 MASS，27B 参数模型在基准测试中性能提升 1.2–1.6 倍；同时谷歌 TPU 实现大部分由 AI 自主设计，性能超越人类工程师。

Alexandr Wang 在近期发言中提出，当前是历史上创办十亿美元公司的最佳窗口期，真正的瓶颈已从模型能力转向世界对 AI 的接受速度，小团队靠“少数人指挥大量智能体”就能挑战大公司。

X 用户 @weiyux2021 发布了一份“未来20年可能发生的事”清单，涵盖 AI 替代岗位、公务员缩编、学历贬值、燃油车份额下降等31条个人观察。这些并非官方预测或已有产品，但其中关于 AI 工具普及和技能更新的判断，值得普通用户和创作者对照参考。