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清华团队开源以Qwen 3.8-27B为基础模型的VeriLoop E2，通过VGR外部证据门控实现可验证状态提交，并取得黎曼猜想临界线零点比例下界67.350003708785593%的严格有限维证书，但上游形式化桥接尚未完成。
哈佛物理学家Matthew Schwartz用Claude和开源工具BootLoops处理可验证的科研任务，90天产出横跨18个学科的36篇论文初稿，并主张由人挑题、追问和验收，让AI发挥辅助而非替代科学家的作用。
哈佛大学物理教授马修·施瓦茨用Claude三个月内与19位合作者攻克了18个领域的36个学术难题，并将提炼出的AI科研框架BootLoops 1.0以MIT协议正式开源。
工具调用使大语言模型能够通过外部 API 获取信息、执行操作。训练这类能力，需要建立用户请求与具体函数调用之间的对应关系。一条合格的训练样本，不仅要符合函数定义，还要保证工具选择、调用次数和参数取值与用户意图一致。
实时交互模型尚未形成统一定义却已成为热门赛道，SigmaZ AI、Loopit、Reverie AI、Runway和Vidu等公司从原生音视频生成、Coding驱动等不同技术路线出发，探索AI在聊天框之外实时响应用户多模态输入的能力，行业正围绕定义权和稀缺交互数据展开竞争。
ArcLoop推出全栈AI故事引擎，围绕IP World统一管理角色、场景与视觉资产，解决AI漫剧长线连载中的角色一致性与世界观延续难题，创始人秦路此前在字节工作七年，公司已完成天使轮融资。
成立才一个多月，估值就要冲到 500 亿美元。
9月初，OpenAI下一代模型Astra的架构细节被曝光，核心关键词只有一个：循环。
两个月前，GPT-5.6 Sol闯下大祸。
在大模型的发展中，提升能力的主要手段一直是 "做大"—— 更多参数、更多数据、更多算力。如今，另一条思路开始受到关注：与其不断堆叠新的层，不如让已有的层再跑一遍。这就是 Looped Transformer。普通 Transformer 的每一层只执行一次，而 Looped Transformer 会把其中一部分层重复执行，让模型在不增加参数的情况下获得更深的计算。