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Mirendil宣布由1名研究员借助AI智能体训练出100B–500B参数编程基座模型Mirendil-Base，Recursive发布40B模型Flint及Eureka Machine，英伟达研究员Ali Hatamizadeh提出RSI时代研究者应强化判断力与基础能力的四大生存法则。
田渊栋参与创立的Recursive_SI发布首个模型Flint-40B-A2B，该模型由Eureka Machine全程参与、不到4个月从零打造，专注本地硬件智能体编程，并以400亿总参数、每Token激活25亿参数实现高速运行。
当我们惊叹于大语言模型能写诗、会编程时，科学家们正面临一个更棘手的问题：如何让AI像真正的科研工作者一样，去解决那些需要数月甚至数年持续思考、且充满未知的科学难题？
Andrej Karpathy（OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 负责人、现 Eureka Labs 创始人）在 AI Ascent 2026 上与红杉合伙人 Stephanie Zhan 对话，谈论自他提出 "vibe coding" 一年以来的变化。他解释了为什么作为程序员他从未感到如此落后，为什么 agentic engineering 是在 vibe coding 之上
近期，多模态大模型在图像问答与视觉理解等任务中进展迅速。随着 Vision-R1 、MM-Eureka 等工作将强化学习引入多模态推理，数学推理也得到了一定提升。
尽管 DeepSeek-R1 在单模态推理中取得了显著成功，但已有的多模态尝试（如 R1-V、R1-Multimodal-Journey、LMM-R1）尚未完全复现其核心特征。
本期AGI路线图中关键节点：Figure 02、Optimus Gen-2、宇树G1、傅利叶GR-2、众擎SE01、BVS、WonderWorld、ReKep、DrEureka、DeepMind足球机器人、腾讯「小五」、达芬奇AI机器人、Project GR00T、LeRobot。
给全球 80 亿人提供大规模、按需的个性化教育。
80亿人平分不到一个费曼，但可以受教于更多AI教学助理。
离职OpenAI五个月后，AI大神Karpathy终于宣布自创业了。一家专注于AI+教育原生学校Eureka Labs，未来将面向全球80亿人，从0按需辅导AI。从产业界转身教育事业，是Karpathy近20年来的终极梦想，现如愿成真。