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Geoffrey Hinton联合Yoshua Bengio、OpenAI首席科学家Jakub Pachocki、Anthropic联合创始人Jack Clark等20多位AI研究者发布剑桥CASP报告，指出AI已深度参与自身研发，Anthropic内部AI生成代码占比已超80%，警告递归自我改进可能引发技术进步突然加速的「智能爆炸」。
9 月 16 日，在谷歌 DeepMind 深度参与了 Gemini 2.5/3、世界模型 Genie 2/3 以及具身智能体 Sima 2 研发的核心研究员 Bonnie Li 宣布离职，转会 OpenAI。
好家伙，这次不是模型圈自嗨。
当资本疯狂涌入人形机器人本体，一家成立1个月的公司选择往下走一层，做所有机器人共同依赖的感知基础设施。三位创始人全部来自图灵奖得主Yoshua Bengio创立的Mila研究院生态。他们判断，最终拉开机器人差距的不是本体，而是对物理世界的理解与记忆。
现在，图灵奖得主 Yoshua Bengio 给出了一份全新的并行方案。他们提出了 GRAM（Generative Recursive reAsoning Models，生成式递归推理模型），把确定性的递归潜在推理变成了概率性的多轨迹计算。模型在潜在空间中进行随机递归推理，每一步都可以采样不同的方向，最终形成对解空间的多路径探索。
AAAI 2026「七龙珠」，华人团队强势霸榜！从视觉重建到因果发现，再到知识嵌入传承，新一代AI基石正在新加坡闪耀。
Transformer 已经改变了世界，但也并非完美，依然还是有竞争者，比如线性递归（Linear Recurrences）或状态空间模型（SSM）。这些新方法希望能够在保持模型质量的同时显著提升计算性能和效率。
这是一个人类 AI 群星闪耀时的时刻——黄仁勋、李飞飞、杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）、杨立昆（Yann LeCun）、比尔·戴利（Bill Dally），罕见同台参与同一个圆桌讨论 AI。之所以能聚在一起，是因为他们六人获得了 2025 年伊丽莎白女王工程奖。
现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程（例如「思维链」）来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段，未能充分挖掘预训练数据中的潜力。
十月，《纽约时报》发表了题为《The A.I. Prompt That Could End the World》（《那个可能终结世界的 AI 提示词》）的文章。作者 Stephen Witt 采访了多位业内人士：有 AI 先驱，图灵奖获奖者 Yoshua Bengio；以越狱测试著称的 Leonard Tang；以及专门研究模型欺骗的 Marius Hobbhahn。