递归自我改进智能体综述：自主性分阶段框架

Ecdysis 通过批量分析任务失败、仅修复重复出现的模式，并让多个诊断角色先就变更规格达成一致再改代码，解决自进化智能体框架搜索慢和修复过拟合两大问题。其框架训练速度比现有方法快 1.84 倍，推理准确率提升 18.56%，跨 LLM 迁移更好、token 消耗更少，用四分之一数据即可匹配全量训练效果。

Qwen 团队提出 Elastic Horizon，一种闭环控制器，用成功轨迹长度的 90 分位追踪"有效交互前沿"，解决智能体 RL 中交互轮数调度这一开环控制问题。在 AppWorld 和 BFCL 上，固定轮数扫描出现明显饱和平台；该方法在 7B 和 14B 骨干上均取得最佳成功率，并节省最多 25% 的每步轨迹 token。

一项研究用知识空间理论检验 LLM 数学知识是否具备连贯结构，而非仅有连贯准确率。八款开源与闭源模型常违反知识依赖关系，且彼此知识分布重叠度低。这些缺陷在基于准确率或 LLM 作为评判的评估中均不可见。

Suno 发布新一代音乐模型 v6，与 Warner Music Group、BMG、Believe 等行业伙伴合作开发，后续将全面替换旧模型。v6 分为三个版本：旗舰 v6 和探索向的 v6-wild 面向 Pro 与 Premier 订阅用户，更快的 v6-mini 向所有人开放。

DeepSeek 本周在 HuggingFace 开源 DeepSeek-V4.1-Flash 权重，模型已在 Baseten Model APIs 上线。规格为 552B 总参数、prefill 激活 8B、decode 激活 16B、1M token 上下文、支持文本加图像输入。

Artificial Analysis 评测显示，DeepSeek V4.1 Flash 在 Intelligence Index 得分 40，超过 DeepSeek V4 Pro 0813 成为 DeepSeek 新旗舰，输入激活参数 8B、输出激活参数 16B，支持 1M token 上下文，MIT 许可。

WorkBuddy 宣布 DeepSeek V4.1-Flash 已在其平台上线，免费试用两周。引用的 DeepSeek 公告称 V4.1-Flash 已登陆 DeepSeek API 并支持原生多模态。

DeepSeek 发布多模态模型 V4.1-Flash，以 MIT 许可开源在 Hugging Face，目标是大幅压缩 KV cache 和长上下文处理成本。

DeepSeek 发布 V4.1-Flash，采用 Causal Encoder-Decoder 新架构并支持原生视觉理解，552B MoE 参数，输入处理激活 8B、输出生成激活 16B。

DeepSeek 发布 V4.1-Flash，采用新 Causal Encoder-Decoder 架构并支持原生视觉理解，为其新架构家族中最小模型。该模型为 552B 参数 MoE，输入处理激活 8B、输出生成激活 16B；KV cache 需求较上一代降至 HBM 的 1/4、SSD 存储的 1/8，API 价格更低。