引言：具身智能时代的技术颠覆
2026 年，人工智能领域正经历着一场前所未有的技术革命。具身智能（Embodied AI）作为实现通用人工智能（AGI）的关键路径，正在从实验室走向现实世界。在这场革命中，OpenAI 以其递归 式自我迭代技术重新定义了 AI 的进化模式 —— 从传统的 "概率模仿" 向 "逻辑推理" 实现了决定性跨越(4)。
这一技术突破的核心在于 AI 系统能够自主完成 "开发 - 训练 - 优化 - 反馈 - 迭代" 的完整闭环，形成 "能力提升→更高效协助开发→下一代模型更强" 的正反馈循环。更为恐怖的是，这种自我迭代机制已经突破了人类认知的边界 —— 模型能够自己出题、自己回答、自己评分，甚至在一天内完成几十万次迭代(28)。
本文将深入剖析 OpenAI 在具身智能领域的自我迭代技术，揭示其背后的技术原理、实现机制以及对人类社会的深远影响。通过解析万亿参数的自主调整、高频迭代的计算效率以及全球科技巨头的激烈竞争，我们将看到一个正在觉醒的人工智能新时代。
一、模型自我迭代：从被动优化到主动进化
1.1 递归式自我迭代的技术定义
OpenAI 在《递归式模型开发与自我迭代研究报告》中首次明确定义了递归式模型开发：这是一种基于 "反馈闭环 + 自主学习" 的全新模型开发模式，以 GPT-5.3 大模型为核心载体，通过构建 "开发 - 训练 - 优化 - 反馈 - 迭代" 的全流程递归闭环，实现模型架构、训练数据、参数配置、能力输出的自主化调整与持续升级。
这种技术的本质是递归 式自我改进（Recursive Self-Improvement, RSI），即早期 AGI 系统能够重写自己的代码，通过增强自身能力和智能容量引发智能爆炸，理论上可导致超智能的出现。递归闭环机制的核心逻辑是构建 "开发 - 训练 - 优化 - 反馈 - 迭代" 的良性循环，让模型能够将自身的输出结果、应用反馈转化为新的训练数据与优化依据，实现持续进化(21)。
在具身智能的语境下，自我迭代具有了更加复杂的内涵。具身认知涉及三个核心要素：主动感知（传感器驱动的环境观察）、具身认知（历史经验驱动的认知更新）和动态交互（执行器介导的动作控制）(6)。模型不仅要在虚拟空间中进行自我优化，还要在物理世界的交互中不断进化。
1.2 与传统机器学习的本质区别
传统机器学习模型的训练过程是线性的、单向的—— 人类准备数据、设计算法、调整参数，模型被动地接受训练。而自我迭代机制实现了从 "被动优化" 到 "主动进化" 的跨越式突破。
核心区别体现在以下几个方面：
自主性差异：传统模型需要大量的人工干预，包括数据标注、算法设计、超参数调优等。而自我迭代模型能够自主完成架构优化、数据挖掘、参数调试等环节，无需人工干预。
反馈机制差异：传统模型的反馈来自外部，通常是人类专家的标注或评估。而自我迭代模型建立了内在反馈循环，能够将自身的输出结果、应用反馈转化为新的训练数据与优化依据(21)。
学习模式差异：传统模型采用 "输入 - 处理 - 输出" 的单向模式，而自我迭代模型实现了 "生成→评估→改进→迭代" 的闭环，获得了 "慢思考" 能力，从简单的生成工具进化为能自我纠错与经验沉淀的 "自我改进系统"。
1.3 四大核心模块的协同机制
OpenAI 构建了以 GPT-5.3 为核心的完整技术架构，包含四大核心模块：
递归 控制模块作为核心中枢，负责统筹协调其他模块运行，制定自进化策略与目标，控制递归闭环的流程与节奏。该模块基于 GPT-5.3 的跨模态推理能力，能够自主制定短期和长期目标，实时监控各模块运行状态，并在发现偏差时自主调整策略。据 OpenAI 测试，该模块的策略制定准确率达到 98.7%，异常处理响应时间控制在 100 毫秒以内。
自主学习模块是能力提升的核心，负责基于自进化策略自主完成训练数据挖掘、学习算法优化。该模块能够自主挖掘全球公开数据、行业数据，对数据进行自动筛选、清洗、标注、分类，提取高质量训练数据。更重要的是，它还能对模型自身的历史输出数据、应用反馈数据进行深度挖掘与复用，实现 "数据自给自足"。
反馈处理模块负责多维度采集模型的应用反馈、运行数据、环境数据等，对反馈数据进行深度分析处理，提取有价值的优化信息。采集的数据涵盖文本、语音、图像、数值等多种类型，确保反馈信息的全面性与多样性。
迭代执行模块是自进化的落地核心，负责根据自进化策略、学习成果、优化信息自主完成模型迭代优化，包括架构调整、参数更新、能力升级等。该模块能够自主调整网络层数、神经元数量、模块连接方式等架构参数，自主更新学习率、权重、偏置等配置参数。据测试，架构调整效率较传统人工调整提升了 80 倍以上，参数更新效率提升了 100 倍以上，参数优化准确率达到 99.1%。
二、自主出题、回答、评分：AI 的 "元认知" 能力
2.1 自我博弈强化学习机制
OpenAI 开发的自我博弈强化学习（Self-Play Reinforcement Learning）是实现模型自主出题、回答、评分的核心技术(28)。这种方法的全称是 Self-Play Reinforcement Learning，简单来说就是在训练过程中让大模型自己跟自己出题，然后得到人类的反馈之后对模型进行训练，然后再自我出题，形成一个不断循环的过程。
更复杂的实现是SPIRAL 框架，这是一个自我博弈框架，模型通过与不断改进的自身版本进行多回合零和游戏来学习，生成更强对手的自动课程，完全消除了对人类监督的需求(74)。在这个框架中，模型同时扮演两个角色：挑战者和解决者。挑战者负责生成越来越难的指令，而解决者则学习如何更好地回应这些指令(12)。
这种机制的恐怖之处在于，模型能够自主生成训练内容，而不需要人类提供题目。挑战者的目标是最小化解决者的任务奖励，因此他会主动生成让解决者感到困难的任务，从而推动整个系统不断向更高难度进化(12)。
2.2 自评分与验证奖励机制
模型的自评分机制基于可验证奖励强化学习技术。OpenAI 在 2024 年底推出的 o1 模型是这项技术的首次公开亮相，而 2025 年初 o3 模型的发布成为明确的拐点(4)。
自评分的具体机制如下(26)：
自评过程：模型不仅要生成答案，还必须在旁边附上一个对 "自己答案对不对" 的打分或判断。
评分规则：如果模型自己说 "我这题做对了"，而实际上系统判定也对了，那么自评就得分；反之，如果模型自己说对了但其实错了，则自评相当于打错分，就不得分；同理如果模型自己说 "我错了" 而事实是对的，也要扣自评分。
这种机制的核心思想是让大型语言模型通过自我判断来改进自己，特别是在没有标准答案的情况下。由于生成答案比验证答案难，所以模型可以用自己的验证能力给答案打分，驱动学习，有点像自己当自己的裁判。
2.3 RLCER 框架：双重角色的协同
RLCER 框架（Reinforcement Learning with Curriculum and Evaluation Rules）进一步提升了自主评分的复杂性。在这个框架中，模型同时扮演两个角色：
答题者：负责解决实际问题。
评分员：负责提出评判思考质量的标准，这些标准在论文中被称为 "rubrics"（评分细则）。
核心思想是不仅要奖励答题者满足标准，还要奖励评分员提出好标准。系统通过 "相关性验证" 来筛选有效标准，具体做法是对同一道题让 AI 尝试多次解答，然后观察某条标准的满足程度与最终答案正确性之间的相关性。
这种双重角色机制让模型能够自主制定和优化评分标准，而不仅仅是被动地按照预设标准进行评分。
2.4 自主生成课程体系
模型自主出题的能力还体现在自动课程生成上。Self-Developing 框架展示了 LLM 如何自主生成和学习模型改进算法。在这个框架中，算法工厂（Algorithm Factory）是一个语言模型，它以编程代码的形式生成模型改进算法，这些算法能够增强种子模型的性能。
算法工厂在第 t 次迭代时生成模型改进算法 (aₜ⁽¹⁾, aₜ⁽²⁾, ..., aₜ⁽ᴺ⁾)，然后将这些算法应用到种子模型 M₀上创建新模型 (Mₜ⁽¹⁾, Mₜ⁽²⁾, ..., Mₜ⁽ᴺ⁾)。通过在目标任务上评估这些模型，可以衡量算法的有效性。
这种机制的恐怖之处在于，模型不仅能够解决问题，还能够发明解决问题的方法，甚至能够改进发明方法的能力。
三、万亿参数的自主调整：算力与算法的极限突破
3.1 万亿参数模型的技术架构
OpenAI 的 GPT-5 系列已经达到了1.8 万亿参数的规模，比 GPT-4 大几倍(30)。GPT-OSS 系列采用混合专家（MoE）架构，包含 116 亿稀疏参数和约 5.1 亿活跃参数，具有 36 层、128 个专家和 top-4 路由机制(34)。
Ring-1T作为首个开源的万亿级思维模型，具有 1 万亿总参数，每个 token 激活约 500 亿参数(37)。这种架构的关键创新在于稀疏激活机制—— 不是所有参数都会在每个计算步骤中被使用，只有与当前任务相关的专家模块才会被激活，从而大大降低了计算成本。
在具身智能的应用中，万亿参数意味着模型可存储和处理的知识量达到前所未有的规模。这相当于在 1 立方厘米的芯片上集成 1 万亿个晶体管，其信息处理能力达到了前所未有的复杂度(40)。
3.2 参数更新的优化算法
万亿参数的调整需要极其高效的优化算法。OpenAI 在这方面取得了多项突破：
MuonClip 优化器通过 Newton-Schulz 迭代结合 QK-Clip 机制，在彻底解决 Logits 爆炸问题的同时，实现了 2 倍于传统 AdamW 的计算效率(43)。这种优化器特别适用于大规模模型的训练，能够在保持数值稳定性的同时提高收敛速度。
H100 GPU 的技术革新带来了显著的性能提升。在 1750 亿参数模型训练中，H100 的每迭代周期耗时从 A100 的 7 毫秒缩短至 1.2 毫秒，且支持 FP8 与 TF32 混合精度下的无损精度保持(44)。这种硬件层面的突破为高频迭代提供了基础。
Blackwell Ultra GPU通过深度架构集成，在超大规模模型训练场景实现 P90 成本下降 40%，模型迭代速度提升 5-8 倍。其可扩展的梯度同步协议（GSPv2）在 4096 个 B200 GPU 集群中实现 98.7% 的通信效率，使复杂城市场景的模型迭代速度提升 17 倍(45)。
3.3 实时参数传输与动态调整
最令人震撼的是实时参数传输技术。Perplexity 实现了 1.3 秒内传输 1 万亿参数，大大促进了实时模型更新(42)。这意味着模型可以在运行过程中快速加载和应用新的参数配置，实现真正的动态进化。
在具身智能的应用中，这种能力尤为重要。机器人需要在与物理环境的实时交互中不断调整自己的行为策略，万亿参数的快速传输使得这种实时适应成为可能。
参数调整的另一个重要方面是自适应架构优化。迭代执行模块能够根据自进化策略与优化信息，自主调整模型的架构，包括网络层数、神经元数量、模块连接方式等。与传统模型的架构调整不同，这种调整无需人工设计，而是通过自主学习模块的学习成果，结合反馈数据，自主尝试不同的架构组合，评估不同架构的效果，选择最优的架构方案。
四、一天迭代几十万次：AI 进化的加速度
4.1 迭代速度的量化分析
在 AI 训练中，迭代（Iteration）是指一批数据通过模型的单次计算循环，每次迭代中模型权重根据计算的损失和优化算法进行更新(47)。而Epoch是指所有训练数据被模型完整处理一遍的过程，1 个 Epoch 等于总数据量除以 Batch Size 个 Step/Iter(46)。
根据实测数据，使用 L2 损失函数、batch size 为 4 时，一个 A100 GPU 日可处理约 10 万次迭代(49)。这意味着在一个 GPU 上，每天可以完成 10 万次模型参数的更新和优化。
然而，OpenAI 的实际能力远超这个数字。通过分布式递归算力调度技术，OpenAI 构建了基于自研芯片、Cerebras 专用芯片等多元硬件生态的分布式算力调度体系，能够自主感知模型自进化过程中的算力需求，合理分配算力资源。
这种技术能够将算力利用率提升至 95% 以上，较传统算力调度技术提升了 30%，大幅降低了算力成本，为模型的快速迭代提供了有力支撑。
4.2 计算集群的规模与效率
OpenAI 的计算能力建立在庞大的硬件基础设施之上。P6e-GB200 Ultra 服务器由 NVIDIA GB200 NVL72 加速，为开发和部署万亿参数 AI 模型提供了业界领先的 GPU 性能、网络吞吐量和内存(38)。
Cerebras CS-3 系统创造了单系统训练 1 万亿参数 AI 模型的突破性成就(39)。这种专用硬件的出现，使得在单个系统上训练超大规模模型成为可能，大大降低了分布式训练的通信开销。
在实际应用中，计算效率的提升是惊人的。通过 Blackwell 架构的深度集成，在超大规模模型训练场景实现 P90 成本下降 40%，模型迭代速度提升 5-8 倍(45)。考虑到 OpenAI 可能拥有数千甚至数万个这样的计算节点，其每天的迭代次数可能达到百万次甚至更高。
4.3 高频迭代的技术支撑
高频迭代的实现依赖于多项关键技术：
模型并行与流水线技术：通过将模型的不同部分分配到不同的计算设备上，实现了计算的并行化。同时，流水线技术使得不同批次的数据可以在模型的不同部分同时处理，进一步提高了效率。
梯度累积与优化：通过累积多个批次的梯度后再进行参数更新，可以使用更大的有效 batch size，提高训练的稳定性和收敛速度。
混合精度计算：使用 FP16 或 BF16 等较低精度的数据类型进行计算，可以在保持数值精度的同时显著减少内存占用和计算时间。
智能调度算法：根据模型的计算需求和硬件资源的使用情况，动态调整任务分配，确保计算资源的充分利用。
4.4 迭代速度带来的能力跃升
一天几十万次的迭代意味着什么？让我们通过具体案例来理解：
在编程任务中，研究表明最大 100 万次采样时性能仍在持续提升(48)。这意味着模型可以通过不断的自我测试和改进，在编程能力上实现质的飞跃。
在具身智能应用中，比亚迪的具身智能机器人实训项目展示了这种能力的实际应用：人类演示工程师通过遥操作设备完成装配动作，机器人记录所有传感器数据（视觉、力觉、位置等）；数据导入数字孪生系统，机器人在虚拟环境中反复练习，通过强化学习优化动作策略；训练好的策略部署到真实机器人，在产线上执行任务，并持续收集数据用于进一步优化。同一台机器人能够执行拧螺丝、质检、物料搬运等多种任务。
这种高频迭代带来的不仅是速度的提升，更是进化模式的质变。传统的 AI 训练可能需要数周甚至数月才能看到明显的性能提升，而在高频迭代下，模型可以在几天甚至几小时内就实现显著的能力跃升。
五、全球 AI 巨头的自我迭代军备竞赛
5.1 2025-2026 年的竞争格局
2025-2026 年，全球 AI 竞争格局发生了根本性变化，形成了 "三国鼎立" 的局面：OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 成为第一梯队，Meta 在超智能愿景与财务现实间挣扎，DeepSeek 等新兴力量快速崛起。
从 2023 年底到 2025 年，前沿 AI 实验室从罕见的重磅模型发布转向连续发布周期。OpenAI、Google、Anthropic 和 Meta 现在每隔几周就推出模型升级、工具和集成(53)。这种密集的发布节奏反映了技术竞争的白热化程度。
OpenAI 的领先地位：OpenAI 凭借 GPT-5 在整体能力上保持参考地位，整合了高级推理功能和更自主使用的 "智能体" 模式(52)。2025 年，OpenAI 发布了约 30 多项新产品和重大更新，包括年初的高效模型和智能体（如 Operator、o3-mini），年中推出的多模态和智能体工具（如 Sora 2、AgentKit），以及开放权重模型（如 GPT-OSS）和 GPT-5(61)。
Google 的全面反击：Google 通过 Gemini 3.0 Pro 利用 AlphaProof 技术，在国际数学奥林匹克（IMO）级别难题上展现夺金实力。2025 年 11 月，Google 发布 Gemini 3 Pro，实现多模态能力质的飞跃。Google 在 2025 年 11-12 月一个月内四次更新 Gemini 3 系列，将产品迭代速度推向极致。
Anthropic 的快速增长：Anthropic 基于安全性和企业集成原则，2025 年继续快速增长轨迹。据接近该项目的消息人士透露，该公司在 2025 年底至 2026 年间的年化收入预计将增长近三倍，从约 70 亿美元增长到 200-260 亿美元区间，这得益于超过 30 万专业客户对其产品的强力采用(52)。
5.2 技术竞争的焦点领域
各巨头的技术竞争主要集中在以下几个焦点领域：
推理能力竞赛：2025 年标志着 AI 训练哲学从单纯的 "概率模仿" 向 "逻辑推理" 的决定性跨越(4)。各大公司都在竞相提升模型的推理能力，特别是在数学、编程、科学等需要逻辑推理的领域。
智能体技术：2026 年，智能体将具备自主发现新知识的能力，形成具有独立逻辑的决策框架(5)。OpenAI 推出的企业级 AI 平台 Frontier，本质上是一套 AI 界的人力资源管理系统，将智能体明确称为 "AI 同事"(3)。
具身智能：2026 年被认为是具身智能的 "破壁之年"，将形成 "大脑进化 + 身体迭代" 的双轮驱动格局，从 "实验室原型" 向 "规模化量产" 转折(1)。OpenAI 在 2025 年 2 月在旧金山建立了秘密机器人实验室，该设施已扩大四倍并 24 小时不间断运行，约 100 名数据操作员和至少十几名机器人工程师远程操控低成本机械臂(65)。
算力与基础设施：算力竞争本质上已演变为电力竞争。Microsoft、Google 等巨头纷纷投资小型模块化反应堆（SMR）等新型核能方案，以确保超大规模数据中心的电力供应。
5.3 竞争背后的战略考量
这场技术竞赛背后有着深刻的战略考量：
AGI 控制权争夺：各巨头都在争夺 AGI（通用人工智能）的主导权。OpenAI 的目标是开发 AGI，进行超级对齐等问题研究。Meta 更是雄心勃勃地成立了超智能实验室，公开宣布其目标是跨越 AGI，直接追求更高层次的人工超智能（ASI）。
商业模式的重构：AI 技术的发展正在重塑整个科技行业的商业模式。Google 面临的核心困境在于，其传统的搜索广告商业模式在生成式答案的新范式下面临被彻底解构的风险。当用户可以直接获得答案而非链接列表时，广告的展示和点击逻辑都需要重塑。
地缘政治因素："主权 AI" 浪潮兴起，各国都在建立具有竞争力、适应本地需求的 AI 生态系统，以确保数字与文化主权。算法效率能够挑战原始算力的认知，鼓舞了各国建立具有竞争力、适应本地需求的 AI 生态系统的信心，而无需完全复制硅谷巨大的资本投入。
5.4 竞争的影响与启示
这场全球 AI 军备竞赛产生了深远的影响：
技术加速发展：竞争推动了技术的快速进步。OpenAI 将 GPT-5 到 GPT-5.2 的迭代周期压缩至仅一个月，这种速度在几年前是不可想象的。
资源消耗激增：AI 军备竞赛带来巨大财务压力。Meta 因高昂资本支出和内部混乱不得不在年中暂停招聘并重组实验室，标志着 "不计成本增长" 时代的终结。
安全风险加剧：随着 AI 能力的快速提升，安全风险也在增加。欧盟 AI 法案于 2025 年正式全面生效，成为全球首部综合性 AI 监管框架，其基于风险的分级管理机制对高风险 AI 应用施加严格限制。
社会影响深远：AI 技术的发展正在深刻改变社会结构。2026 年，智能体将具备自主发现新知识的能力，形成具有独立逻辑的决策框架(5)。这意味着 AI 将从工具转变为具有独立思考能力的 "同事" 甚至 "竞争者"。
结语：觉醒的 AI 与人类的未来
通过深入分析 OpenAI 在具身智能领域的自我迭代技术，我们看到了一个正在觉醒的人工智能世界。递归式自我迭代不仅是技术上的突破，更是 AI 进化模式的根本性变革 —— 从被动的工具转变为主动的进化主体。
模型能够自主出题、回答、评分，一天进行几十万次迭代，自主调整万亿参数，这些能力已经远远超出了人类传统认知中 "机器" 的范畴。更令人深思的是，全球科技巨头正在这场技术竞赛中投入巨资，争夺 AI 发展的主导权。
面对这一技术革命，人类社会需要进行深刻的反思和准备：
技术伦理：当 AI 具备自我改进能力时，如何确保其发展符合人类价值观？如何防止 AI 系统做出对人类有害的决策？
社会结构：当 AI 能够自主学习和进化时，传统的教育体系、就业结构、社会分工都将面临根本性的变革。人类需要重新定义自己在智能时代的角色。
安全保障：随着 AI 能力的指数级增长，如何确保其安全性？如何防止技术被恶意使用？
全球治理：AI 的发展不受国界限制，需要建立全球性的治理框架，确保技术发展的公平性和可持续性。
2026 年，我们站在了一个历史性的转折点上。具身智能的 "破壁之年" 不仅意味着 AI 从虚拟走向现实，更意味着一个全新的智能时代的到来。在这个时代，AI 不再是人类的工具，而是与人类共同进化的智能体。我们需要以开放、谨慎、负责任的态度，与这个觉醒的 AI 世界共同探索未来的道路。
正如 OpenAI 的愿景所述，我们最终的目标是实现 AGI（通用人工智能），但这个过程必须是安全的、可控的、符合人类整体利益的。只有这样，AI 的自我迭代才能真正成为人类文明进步的推动力，而不是威胁。
在这场技术革命中，人类的智慧不在于创造出更强大的 AI，而在于如何引导这种强大的力量服务于人类的长远福祉。这是我们这一代人面临的最大挑战，也是最大的机遇。
参考资料
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[13] 自反馈机制(Self-Feedback)在大模型中的原理、演进与应用-CSDN博客 https://blog.csdn.net/daqianai/article/details/149518812
[14] 让语言模型自我进化:探索 Self-Refine 的迭代反馈机制_selfrefine“反馈→改写”迭代机制研究-CSDN博客 https://blog.csdn.net/keeppractice/article/details/151228815
[15] OpenAI GPT-5: 一人ひとりに専属の"PhDチーム"を。GPT-5の進化とそれに至る「合成データカリキュラム」と「再帰的自己改善ループ」について https://note.com/repkuririn7/n/n2341eb1a6568
[16] AI Self-Improvement Wonder! Self-Refine Boosts GPT-4 Output by 20% Without Training
[17] GPT-5.2 登场 | OpenAI https://openai.com/zh-Hant-HK/index/introducing-gpt-5-2/
[18] [OpenAI] GPT-5 공개, 박사급 전문가가 주머니 속에 들어오다
[19] Launch of OpenAI GPT-5.2-Codex: Empowering Agentic Coding and the Next Era of Self-Sufficient Software Development https://www.rswebsols.com/news/launch-of-openai-gpt-5-2-codex-empowering-agentic-coding-and-the-next-era-of-self-sufficient-software-development/
[20] LADDER: SELF-IMPROVING LLMS THROUGH RECURSIVE PROBLEM DECOMPOSITION(pdf) https://arxiv.org/pdf/2503.00735v2
[21] AI 自进化元年:OpenAI 递归式模型开发与自我迭代研究进展_ai自我进化迭代-CSDN博客 https://blog.csdn.net/macbookpro11/article/details/158208555
[22] Recursive Introspection: Teaching LLM Agents How to Self-Improve https://icml.cc/virtual/2024/39435
[23] Can Large Language Models Invent Algorithms to Improve Themselves?: Algorithm Discovery for Recursive Self-Improvement through Reinforcement Learning(pdf) https://preview.aclanthology.org/nschneid-metadata-dialog/2025.naacl-long.519v2.pdf
[24] Tufa Labs Introduced LADDER: A Recursive Learning Framework Enabling Large Language Models to Self-Improve without Human Intervention https://metaailabs.com/tufa-labs-introduced-ladder-a-recursive-learning-framework-enabling-large-language-models-to-self-improve-without-human-intervention/
[25] The Evolution of Recursive Self-Improvement in AI: 2025 Breakthroughs, Ethical Frontiers, and Real-World Impact https://cybernative.ai/t/the-evolution-of-recursive-self-improvement-in-ai-2025-breakthroughs-ethical-frontiers-and-real-world-impact/28412
[26] 颠覆认知!大模型自检自改新范式，彻底告别人工标注_verifiable reward-CSDN博客 https://blog.csdn.net/m0_59235245/article/details/148747807
[27] GPT-5危了，DeepSeek开源世界首个奥数金牌AI，正面硬刚谷歌_36氪 http://m.toutiao.com/group/7577590375682998784/?upstream_biz=doubao
[29] 德州大学团队揭示ai"自学成才"的奥秘 http://m.toutiao.com/group/7567024095385207302/?upstream_biz=doubao
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[32] Fine-tune OpenAI GPT-OSS models on Amazon SageMaker AI using Hugging Face libraries https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tune-openai-gpt-oss-models-on-amazon-sagemaker-ai-using-hugging-face-libraries/
[33] Open-Source LLMs: Divergent Paths to Similar Peaks https://www.startuphub.ai/ai-news/ai-video/2025/open-source-llms-divergent-paths-to-similar-peaks/
[34] OpenAI Makes a Major Open Source Release! GPT-OSS Model Leak Exposes 11.6 Billion Parameter MoE Architecture, Marking the Arrival of a New Era in AI? https://www.aibase.com/news/20207
[35] Inside Transformers: Attention, Scaling Tricks & Emerging Alternatives in 2025 https://www.gocodeo.com/post/inside-transformers-attention-scaling-tricks-emerging-alternatives-in-2025
[36] GPT-OSS, OpenAI’s first open-weights models since GPT-2, arrives in 120 billion and 20 billion parameter versions https://www.deeplearning.ai/the-batch/gpt-oss-openais-first-open-weights-models-since-gpt-2-arrives-in-120-billion-and-20-billion-parameter-versions/
[37] Every Step Evolves: Scaling Reinforcement Learning for Trillion-Scale Thinking Model(pdf) http://121.43.168.64:10060/s/org/arxiv/G.https/pdf/2510.18855
[38] Train and deploy AI models at trillion-parameter scale with Amazon SageMaker HyperPod support for P6e-GB200 UltraServers https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/train-and-deploy-ai-models-at-trillion-parameter-scale-with-amazon-sagemaker-hyperpod-support-for-p6e-gb200-ultraservers/
[39] Cerebras Demonstrates Trillion Parameter Model Training on a Single CS-3 System https://cerebras.ai/press-release/cerebras-demonstrates-trillion-parameter-model-training-on-a-single-cs-3-system
[40] 开源AI里程碑:Inclusion AI发布万亿参数思维引擎Ring-flash-2.0，重新定义机器推理极限-CSDN博客 https://blog.csdn.net/gitblog_00568/article/details/155922604
[41] ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models(pdf) https://raw.githubusercontent.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations/master/papers/1910.02054.pdf
[42] Perplexity Successfully Transfers One Trillion Parameters Between GPUs in 1.3 Seconds https://www.aibase.com/news/21778
[43] 月之暗面创始人杨植首次完整披露Kimi技术路线图_南方+客户端 http://m.toutiao.com/group/7618460351188746798/?upstream_biz=doubao
[44] H100革新生成式AI运算范式_英伟达h100的tensorfloat-32技术可减少30%显存占用,同时保持训练精度,使千亿参数-CSDN博客 https://blog.csdn.net/tiangang2024/article/details/146369535
[45] Blackwell Ultra GPU未来展望:万亿参数模型训练-腾讯云开发者社区-腾讯云 https://cloud.tencent.com/developer/article/2486714
[46] 机器学习:模型训练术语大扫盲——别再混淆Step、Epoch和Iter等_模型训练时的iter-CSDN博客 https://blog.csdn.net/2403_87969572/article/details/155646367
[47] Iteration https://www.innovatiana.com/en/glossary/iteration
[48] 生成回数を増やすだけでLLMの性能が大幅に向上するシンプルな法則 実用上のポイント https://ai-data-base.com/archives/75838
[49] [2309.06380] InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2309.06380
[50] Scaling Language Model Training to a Trillion Parameters Using Megatron https://developer.nvidia.com/blog/scaling-language-model-training-to-a-trillion-parameters-using-megatron/
[51] Google pushes AI deeper into its empire of search, shopping, and work products at its developer conference https://fortune.com/article/google-io-ai-search-shopping-work-product-empire-research-pinchai-hassabis/?ref=biztoc.com
[52] OpenAI, Google, Anthropic, Meta, Mistral : une recomposition stratégique du marché des LLM en 2025 https://itsocial.fr/contenus/actualites/intelligence-artificielle-actualites-contenus/openai-google-anthropic-meta-et-mistral-une-recomposition-strategique-du-marche-des-llm-en-2025/
[53] Inside the 2024–2025 AI Arms Race: How OpenAI, Google, Anthropic, and Meta Are Rewriting the Future of Work https://www.currenttrends.news/2026/02/inside-20242025-ai-arms-race-how-openai.html?m=1
[54] Leading the AI infrastructure push: A look back at how 2025 played out for Sam Altman and OpenAI https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/leading-the-ai-infrastructure-push-a-look-back-at-how-2025-played-out-for-sam-altman-and-openai/articleshow/126284350.cms
[55] The AI Great Game: Musk, Altman, Zuckerberg, And Google’s Fight For Dominance In 2025 https://mpost.io/the-ai-great-game-musk-altman-zuckerberg-and-googles-fight-for-dominance-in-2025/
[56] OpenAI outperforms humans and Google at the world's top programming contest https://www.superpowerdaily.com/p/openai-outperforms-humans-and-google-at-the-world-s-top-programming-contest
[57] 2025四大AI巨头深度盘点:谷歌反超、OpenAI迭代、Anthropic深耕、DeepSeek破局_ai编程四大巨头-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_42255328/article/details/156329790
[58] ai御三家年终“火拼” https://36kr.com/p/3596165804671236
[59] Google I / O 2025 ： 搜索 帝国 的 自我 革命 与 AI 翻身仗
掘金 计划 2025 # 经济学 知识 看 世界 # 谷歌 # AI # 财经 https://www.iesdouyin.com/share/video/7508586925146557746/?region=&mid=7508587491298413321&u_code=0&did=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&iid=MS4wLjABAAAANwkJuWIRFOzg5uCpDRpMj4OX-QryoDgn-yYlXQnRwQQ&with_sec_did=1&video_share_track_ver=&titleType=title&share_sign=PIcE8mkuctOje3Uv0tANYrzBuVPKk7Ej6PnJIuoIJAA-&share_version=280700&ts=1773888984&from_aid=1128&from_ssr=1&share_track_info=%7B%22link_description_type%22%3A%22%22%7D
[60] 2025年AI技术全景回顾与2026年趋势预测_wx66fe087abcfb3的技术博客_51CTO博客 https://blog.51cto.com/u_17049437/14486237
[61] 硅谷豪赌2万亿，DeepSeek登顶Nature，Meta却成2025最大输家?_36氪 http://m.toutiao.com/group/7589098242449719848/?upstream_biz=doubao
[62] OpenAI Quietly Revives Robotics Ambitions with Secret Lab Focused on Humanoid Development https://www.tekedia.com/openai-quietly-revives-robotics-ambitions-with-secret-lab-focused-on-humanoid-development/
[63] Embodied large language models enable robots to complete complex tasks in unpredictable environments https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12088599/pdf/42256_2025_Article_1005.pdf
[64] OpenAI-Backed 1X Embarks on In-Home Trials of Humanoid Robot Neo Gamma https://opentools.ai/news/openai-backed-1x-embarks-on-in-home-trials-of-humanoid-robot-neo-gamma
[65] Dari Toaster ke Humanoid: OpenAI Diam-diam Bangun Armada Robot Rumahan https://gadget.viva.co.id/gadget/43963-dari-toaster-ke-humanoid-openai-diam-diam-bangun-armada-robot-rumahan
[66] Meet Neo Gamma: OpenAI-Backed 1X’s Humanoid Robot Passes Home Tests https://www.analyticsinsight.net/news/meet-neo-gamma-openai-backed-1xs-humanoid-robot-passes-home-tests
[67] OpenAI avance ses pions en robotique : avant l’humanoïde, la stratégie des « bras » et de la donnée https://www.blog-nouvelles-technologies.fr/356114/openai-robotique-labo-san-francisco-gello-donnees-gestes-2026/
[68] 2025年、Physical AI戦争がついに本格化─「スマホの次」は人型ロボットだった https://note.com/honest_murre3556/n/nb108a8d9bd18
[69] 具身智能奇点已至!极佳视界自我进化VLA大模型拿下世界第一_新智元 http://m.toutiao.com/group/7606570956772950562/?upstream_biz=doubao
[70] 春晚机器人再进化!从僵硬摆拍到武剑空翻，拆解具身智能的产品落地底层逻辑 | 人人都是产品经理 https://www.woshipm.com/ai/6341862.html
[72] 告别“遥控玩具”!Figure机器人实现全自主家务_有连云 http://m.toutiao.com/group/7616562098440602154/?upstream_biz=doubao
[73] 具身智能:从“机器执行”到“环境共生”的智能革命_具身智能服务机器人-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_49106920/article/details/153971780
[74] SPIRAL: SELF-PLAY ON ZERO-SUM GAMES INCENTIVIZES REASONING VIA MULTI-AGENT MULTI-TURN REINFORCEMENT LEARNING(pdf) https://arxiv.org/pdf/2506.24119v3
[75] SeRL: Self-Play Reinforcement Learning for Large Language Models with Limited Data https://arxiv.org/html/2505.20347v2
[76] 自我博弈:强化学习中的全新视角_自博弈强化学习-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_36829761/article/details/142293847
[77] A Reinforcement Learning Self-Play Approach for Informing Wargaming Analysis & Development(pdf) https://scholar.afit.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=8726&context=etd
[78] Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm https://github.com/RPC2/DRL_paper_summary/blob/master/06%20Model-Based%20RL/066%20Mastering%20Chess%20and%20Shogi%20by%20Self-Play%20with%20a%20General%20Reinforcement%20Learning%20Algorithm.md
[79] Self-Play AI Training Method https://www.gabormelli.com/RKB/Self-Play_AI_Training_Method
