Cursor 推出Self-Hosted Machines自托管机器： 企业本地执行，Cursor 负责云端推理 Cursor 推出了 Self-Hosted Machines： 允许 Cloud Agents 在企业自有机器上执行文件、终端、浏览器和本地 MCP 操作； 智能体循环、推理和规划仍在 Cursor 云端运行。 此前，Cloud Agents 默认在 Cursor 管理的远程虚拟机中运行。 现在，执行环境可以换成公司内网服务器、企业云主机、Mac、GPU 机器或本地设备；任务规划、模型推理和会话管理仍由 Cursor 云端完成。

AWS Lambda 现在支持 Self-managed S3 code storage 以前Lambda 部署代码时，会把 ZIP 包复制到 AWS 管理的存储空间，占用 Lambda code storage quota 现在： Lambda 可以直接引用你自己 S3 Bucket 中的代码 不需要额外复制代码包 代码存储容量由你的 S3 管理 支持 Lambda Functions 和 Layers 这个变化对于拥有大量 Serverless 应用的团队尤其有价值： 多环境部署 大量 Lambda Functions 多个 Lambda Layers CI/CD 自动化发布流程 不过需要注意： 1. 不会提升单个 Lambda 函数 ZIP 包大小限制（250MB unzipped） 2. Container Image 仍然使用 ECR #AWS# #Lambda# #Serverless# #CloudComputing#

斯坦福最新研究突破：Self-Guided Self-Play 如何让 LLM 实现自我进化？ 在大模型训练中，我们一直面临一个痛点：高质量的推理数据是有限的。一旦模型学完了人类编写的高质量数据，其推理能力的提升往往就会撞上天花板。 最近，来自斯坦福大学的研究团队发表了一篇名为 Scaling Self-Play with Self-Guidance 的论文。他们提出了一种名为 SGS (Self-Guided Self-Play) 的算法，试图彻底打破这一瓶颈。简单来说，这项工作让模型不仅能做题，还能自动出题、自己审题，从而在不需要更多人类介入的情况下，进一步提升后训练和微调的效果，实现模型推理能力的持续缩放（Scaling）。 现在前沿模型公司，后训练和微调的时候都会使用自博弈（Self-Play）方法 自博弈（Self-Play）的核心理念是：出题者（Conjecturer）负责出题，解题者（Solver）负责做题，两者在对抗中不断进步。在理想状态下，这个过程是没有天花板的。 但在现实训练中，这类方法通常会陷入 “学习停滞”（Learning Plateau）： 出题者很快就会发现，只要生成一些逻辑混乱、故意堆砌复杂词汇但又不合逻辑的题目，解题者就很难解出，或者产生某种“虚假提升”。 训练退化：由于缺乏有效的监督，随着训练周期拉长，合成数据的质量迅速下降，导致模型不仅没学到新知识，反而越练越笨。 为了解决这一问题，SGS 引入了一个至关重要的角色——引导者（Guide）。在 SGS 框架下，LLM 同时担任三个角色： Solver (解题者)：负责求解问题。 Conjecturer (出题者)：负责生成相关的合成问题，难度需与当前目标匹配。 Guide (引导者)：作为质量把关人，它负责评估出题者生成的题目质量。 Guide 会根据题目与目标任务的相关性、结论的简洁性以及逻辑的自然度进行评分。如果出题者试图通过“制造复杂逻辑冗余”来蒙混过关，Guide 会直接给出低分，强迫出题者回到高质量的学习路径上。 研究团队在 Lean4 形式化定理证明任务上验证了 SGS 的性能： 真正的持续 Scaling：在长周期的训练中（训练步数远超以往工作），SGS 的累计解题率表现出了极好的缩放特性，并没有出现以往常见的性能退化。 经过 SGS 长周期自我训练后，一个 7B 参数的模型，其推理能力甚至超越了未经过此类训练的 671B 参数模型（DeepSeek-Prover-V2）。 SGS 的意义，可以看成是 LLM后训练/微调领域的“AlphaZero 时刻”并不为过。它代表了一种重大的训练范式转变： 从单纯依赖人类标注数据的“手工作坊”模式，转向利用算法闭环自动生成高质量训练数据的“智能工厂”模式。 SGS 证明了在推理能力上，我们同样可以拥有“扩展定律”（Scaling Laws）。只要计算资源（Compute）充足，并且通过 Guide 机制守住数据质量，模型能力的提升就是可预测、可扩展的。 目前 SGS 在形式化验证领域（Lean4）已经证明了其价值。下一步的挑战在于如何将这种自我引导机制扩展到代码生成、复杂决策、甚至更广泛的通用逻辑推理领域。 我们可能正处于 又一次模型能力指数级增长的起点

自我效能感提升（Self-Efficacy）——“我能行”的信念重塑 心理学家阿尔伯特·班杜拉（Albert Bandura）提出：成功体验是提升自我效能的最强来源。 做好一件小事提供掌握经验（mastery experience），让你积累“我能掌控局面”的证据。 自我效能高的人：设定更高目标、面对挫折更坚持、情绪更稳定。 小事正反馈特别有效，因为它即时、可控、不易失败，快速打破“我是个废人”的负面自我认知，形成“胜利者效应”。

自宗教（self-religion）---ai时代的生成式宗教 神圣性不再预先由外部权威赋予，而是在个体长期的自愿承诺、实践验证、道德承担和生命转化中逐渐生成。

Github 要对 self hosted runner 收费。我的工作流依赖大量自托管的 Mac mini 来运行，都是长时间任务，如果真要收费，要给 GitHub 多交几千块钱。没想到这个政策刚宣布就被社区喷的给取消了。

Claude 新的一篇博文《How Warp builds self-improving agents on Claude》 ，看了后还是挺有收获，它解决的是 Skill 的进化问题。 这个问题我以前也研究过，我写了一个反编译 JS 代码的 Skill（ Agent 反编译的时候遇到新的场景解决了就自己更新自己的 Skill，效果还不错，能一直优化，就是 Skill 文件越来越大。 我还研究过写作的自我进化 Skill，那个就一言难尽，因为它其实没有自己统一的标准，经常负优化，越写越糟糕。 说回来 Warp 这个，Warp 是一个挺有名的终端工具，内部尝试借助 AI 做 Code Review。一开始让 Agent review 代码，效果并不理想，主要问题体现在 Agent 不了解你的项目，不知道你的团队规范，不知道历史经验教训，就算你指出来问题它下次还记不住。简单来说就是没有记忆。 初期他们采取了很多补救措施： - 手动根据失败案例改系统提示词 - 完善项目的 AGENTS.md 文件（有意思的是这篇文章是 Claude 发的，但是用的是 AGENTS.md 而不是 CLAUDE.md，我记得 Claude 默认不支持 AGENTS.md 的😅） 但效果并不理想，一方面它依赖于人主动去做，成本较高；另一方面团队成员在 Code Review 时人工在 PR 写的高质量评论完全没用上。 所以他们搞了个解决方案，一个基础 Skill 负责做代码审查，一个改进 Skill 负责定期收集人类工程师在代码审查时的评论，尤其是对 Agent 审查结果的评论，根据人类工程师的评论去更新代码审查的 Skill。 换句话说，它不是依赖于模型自己去改进自己，而是 Agent 根据人类对模型结果的标注（人类对代码审查的评论），去改进技能。 只不过它把这个事做的摩擦力极低，不需要人手工去收集整理评论，不需要填写调查问卷，人只要自然的去代码下写评论，后面的事情都是 Agent 自动完成。 这可能正是 Agent 的最佳实践方案之一：人负责高纬度的标注、评论、反馈这些事情，Agent 去做执行的工作，Agent 根据人类的反馈去改进 Skill。 除此之外，他们还总结了一些最佳实践： 1. 写原则，不要写死规则。 编写 skill 时，要像在指导一个聪明人，而不是在给计算机编程。在 Skill 中写“寻找重复代码”，比列出详尽的变量命名规则更有效。 2. 解释为什么。 说明规则背后的理由，能让智能体针对问题进行推理，而不是机械执行僵化指令，也因此更容易举一反三。 3. 让反馈没有摩擦毫不费力。 在人们原本工作的地方收集反馈，例如直接评论 PR 或 issue。同时让收集过程自动发生，不要增加额外的提交步骤。低摩擦才能让信号持续流动。如果反馈太麻烦，你就收不到反馈，也就无法改进 Skill。 4. 保持 Skill 精简，并使用渐进式披露。 优秀的 skill 文件不会很庞大；它会引用资源文件和脚本，而不是一次性把所有内容都塞进上下文。 5. 反馈质量大于数量，但数量也有帮助。 一位资深工程师给出的少量、详细且与领域相关的反馈，可能比大量草率反馈更有价值，因为简单的赞成／反对并不能说明“为什么”。 即使样本量相对较小，只要反馈来自掌握领域知识的人，而且足够详细，你也能得到非常好的信号——这些知识是智能体通过其他方式根本无法获得的。话虽如此，优质信号的语料越多，效果越好。 6. 做好改进 Skill 的 Skill，可以用来改进其他 Skill。 把改进 Skill（也就是前面提到的一个代码审查 Skill 一个改进 Skill）做好，收益不只限于眼前这套 Agent 循环，因为改进 Skill 在不同用例之间具有很高的复用性。除了领域专用知识这一部分，它其实是一套相当通用、可复用的机制。代码审查 Agent 的改进 skill，也可以应用到其他 Skill 的改进上。 可能有人会担心：如果反馈本身是错的呢？ Warp 的做法是永远不让 Agent 盲目接受反馈。给它足够的上下文来做基本的合理性检查，限制谁的反馈有权影响技能更新（不是所有人的意见都同等重要），最后始终保留人在循环中审核改动。 对于那些有明确标准答案的领域，比如代码是否通过了测试、部署是否成功，可以先建一个验证基准，让 Agent 自己对着基准跑。没有标准答案的领域，比如代码风格、文档质量，就靠领域专家的判断，不要开放给所有人随意反馈。

有网友爆料称，特斯拉专门为FSD（Full Self-Driving Supervised，监督版完全自动驾驶）入华筹备的上海数据中心已“人去楼空”，相关对接团队全部撤离。 今日记者向特斯拉中国方面求证，一位内部人士回应称：“不实消息。”（每经）