今日 AI 进展呈现三条清晰主线。其一，开源大模型竞争进入"RL 规模化"阶段：小米 MiMo-V2.6 以全模态架构叠加 RL 算力扩张追求自我改进，并完整开放权重与训练实践，为社区提供了可复现的 RL 扩展范式。其二，具身智能研究正从单一任务模仿转向泛化能力建设——单示范灵巧操作、反事实后训练的世界模型、人形通才策略分别攻克数据成本、仿真偏差与指令泛化三大瓶颈。其三，随着 Agent 进入真实业务流，安全研究从事后审计走向实时干预，白盒探针欺骗检测与流式轨迹监控代表了可扩展监控的两条技术路线。GitHub 侧 Agent 工具链（rea 单日 2.5 万星）与 awesome-agent-memory 等列表的活跃，印证"智能体工程化"已成为社区资源投入的核心方向。