AI 竞赛进入 "后训练" 决胜局：国产大模型密集爆发，Kimi K3.1 以 3 万亿参数登顶、讯飞全国产算力模型免费开放；另一边，递归自我改进（RSI）成焦点，Altman 一边呼吁 "限速"、一边踩满油门。AI 已能自主写代码、管任务、改造硬件，"AI 管 AI" 时代正加速到来。

【精选摘要】

• RSI 递归自我改进：Mirendil 单人完成千亿级模型训练，Recursive 发布开放权重模型；Sam Altman 陷入囚徒困境，一边呼吁为 RSI 设置限速，一边全力抢夺算力资源，但全球可落地的约束机制尚未成型。

• 开源 TTS 语音赛道爆发：阿里、蚂蚁、清华面壁智能接连上新，小参数模型实现高性能表现，低成本本地部署方案走向成熟，不同模型形成高低配搭配使用的实操范式。

• 企业 AI‑Native 落地困境：93% 企业计划部署 AI 智能体，仅 23% 实现规模化落地，77% 难题不在技术，而来自组织变革、数据与业务流程重构。

• 大模型产品动态：Kimi K3.1 Pro、讯飞 Spark‑X2.6 国产模型性能冲高；Anthropic 调整订阅额度，限制高消耗 Agent 挂机使用，印证算力成为产品天花板。

• 物理 AI 与智驾：智驾数据量上涨但同类故障反复出现，L3 短期商业化前景存疑；深圳具身智能初创发布新模型，端云协同 + RSI 迭代探索物理 AI 新路径。

• AI 工作流工具：多款开源 Agent 工作流、AI 客服工具上线，实现 AI 派活 AI 干活，小团队与开发者可用低成本完成自动化业务闭环。

从 AI 自我进化的技术狂飙，到企业真实落地的现实鸿沟，从语音、大模型产品更新到物理 AI 行业思考，本次资讯覆盖技术突破、产品迭代与商业反思。技术快速跃进的背后，安全约束、组织改造、算力成本都是绕不开的命题。

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