StarSkirmish v0.2 基准：让 LLM 用一小时写 StarCraft 机器人
StarSkirmish Bench v0.2 让每个 LLM 在一小时内用 C++ 写一个 Protoss 机器人，再与 13 个对手机器人对战，按胜率计分。
Hacker News · AI 高分帖AI 评分6060 X · Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 四个 Gemini 4 Argon 智能体 27 小时从零通关 Minecraft
Google DeepMind 称四个 Gemini 4 Argon 智能体在 27 小时内从零通关 Minecraft。它们只在沙盒中用代码和文本运作，共编写 2,783 个程序，通过聊天分配任务、共享笔记并一起调试错误，全程没有人类帮助。
选题角度：四个 Gemini 4 Argon 智能体在沙盒里只用代码和文本协作通关 Minecraft，可讲它们如何分工、共享笔记并互相调试。
公众号 · 夕小瑶科技说AI 评分3030 Google 在 Willow 量子芯片上验证「魔法态培育」，错误率降低 40 倍
Google Quantum AI 团队在 105 比特量子芯片 Willow 上验证了「魔法态培育」技术，成果登上《Science》，将错误率降低 40 倍，实现 99.99% 的逻辑保真度。
The Decoder精选AI 评分7878 GPT-6-Astra在50道理论物理研究题中解出49道，单题成本约2.40美元
一项新基准测试让商用AI智能体在无人类提示下解50道理论物理研究题，运行在OpenAI Codex环境中的GPT-6-Astra答对49道（98%），平均每题成本不到3美元，整轮约116美元。
选题角度：原文给出50道理论物理题的完整榜单和每题成本，适合做一次多模型同题实测对比，重点看GPT-6-Astra与Opus 5.5的差距和联网与否的分数变化。
The DecoderAI 评分7171 Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 解出多道开放数学难题并获同行评审
Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 自主解出多道开放数学问题，相关研究发表在 Science 上。它攻克了 353 道 Erdős 开放问题中的 9 道，其中两道已悬置 56 年，还证明了 OEIS 整数序列数据库中的 44 个猜想、解决了一个代数几何开放问题，并改进了 min-max 优化中的一个已知界。
量子位AI 评分5252 Google 与 BIDMC 研究登上《柳叶刀》：AI 聊天机器人 AMIE 有望改善医患关系
Google 与贝斯以色列女执事医疗中心（BIDMC）主导的一项研究发表于《柳叶刀》主刊，这是 Google 研究成果首次登上该刊。
Two Minute PapersAI 评分4040 DeepMind 新 AI 破解生命密码
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas，可用于解读基因组信息。该工具已开放访问，具体入口见官方链接。
The DecoderAI 评分6666 MIT 报告：AI 正在侵蚀办公时间、学习小组与师生信任
MIT 一份 2026 年 6 月发布的报告指出，AI 正在削弱大学体验的核心部分：参加办公时间的学生变少、线上讨论参与度下降、宿舍和图书馆里的学习小组也在萎缩，教师越来越难判断学生真正学到了什么。
The DecoderAI 评分3636 Google 提出 RRSI：让自我改进的 AI 智能体不再死记测试任务
Google 研究人员提出 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses），通过收缩编辑预算和严格评审机制，防止自我优化智能体记忆测试任务。
The DecoderAI 评分3131 DeepMind 研究人员提出“人工共生智能”，作为“奇点”的替代方案
DeepMind 研究人员提出“人工共生智能”（Artificial Symbiotic Intelligence），主张 AI 研究的核心是协调由智能体、人和连接系统组成的复杂网络，而非构建单一自我改进的超级智能。
TechCrunch · AIAI 评分4848 Graphite 研究：Claude Opus 5.5 最爱说“this matters”，GPT 模型写作特征反而更偏离人类
Graphite 研究发现 Claude Opus 5.5 的写作特征词是“dependable”，出现频率是人类的 23 倍，而“this matters”比人类写作多用 116 倍。
量子位AI 评分6060 Nature 梳理 GPT-1900 实验：AI 能否重新发现光量子
Nature 最新文章梳理了独立研究者 Michael Hla 的 Machina Mirabilis 项目，他用 Andrej Karpathy 的 nanochat 框架从零训练了 33 亿参数的 GPT-1900。
The DecoderAI 评分3838 Google DeepMind 推出 Dream-RSI：让 AI 智能体通过“做梦”回放搜索历史来改进策略
Google DeepMind 提出 Dream-RSI，让 AI 智能体复用已完成搜索的记录来测试新策略，无需重新调用模型或评估器。
FireshipAI 评分4242 Google DeepMind 发布 Dream-RSI：把旧发现日志变成模拟器
Google DeepMind 发布 Dream-RSI，可将 AI 此前的发现日志转化为模拟器，用于测试数千种探索策略。该技术被讨论为是否属于 RSI，还是带缓存的搜索算法。
Wes RothAI 评分3838 Google 用 Dream-RSI 让 AI 在"梦境"中重放实验，优化下一步实验选择
Google 研究人员提出 Dream-RSI，把已记录的发现转化为可重放的世界，让智能体在跑新实验前先测试更优的研究策略。该工作探索"学会选择正确实验"能否成为递归自我改进的关键组件，相关项目附有交互式解释与论文。