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  1. Last 7 days
    1. on ARC-AGI-3, retained reasoning and context compaction raised GPT-5.6 Sol's score from 13.3% to 38.3% while reducing output tokens sixfold

      EP.99 故事线C: Harness 设计本身就能将性能从 13.3% 提升到 38.3%,同时减少 6 倍的输出 tokens——这意味着「如何运行模型」和「运行什么模型」同样重要。这是对 AI Agent 工程的深刻洞察:推理框架的设计空间远未被充分探索。

  2. Jun 2026
    1. an Environment module (EN) for automatic reset and verification, a Policy Improvement module (PI) that launches policy refinement, a Rollout module (R) to evaluate policies with single or multiple physical robots operating in parallel, and an Evolution module (E) in which coding agents analyze logs

      ENPIRE的四模块设计(EN-PI-R-E)是一个优雅的系统分解。关键在于E(Evolution)模块:智能体不只是执行预设的训练流程,而是分析失败日志、查阅文献、修改训练代码来应对失败模式。这是一种元级的自适应——系统不只是在数据上学习,还在算法上学习。这与AAR论文中自主研究的思路高度一致,但ENPIRE把它落地到了有物理约束的机器人场景。

    1. We deliberately scoped this work to a legitimate medicinal-chemistry problem...The experiments did not involve toxins, chemical weapons, or requests to design harmful compounds

      这段话是OpenAI在化学AI能力领域做了一件重要事情:主动划定边界,并公开解释为什么这个结果不应该被外推到有害应用。在AI化学能力引发广泛担忧的背景下,这种主动的能力框架说明——而不是回避讨论——是更负责任的发布方式。它同时也设定了一个可问责的标准:如果未来结果被滥用,这段话就成了对照基准。

  3. Dec 2022
  4. Dec 2020