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研究者提出 ReTerm，一种通过学习从自身失败任务中恢复来实现自我改进的终端智能体训练方法，并构建了用于 SFT 冷启动的 ReTerm-10K 数据集和从失败状态分叉生成多次自恢复尝试的在线 RL 算法 ReTerm-GRPO。基于 Qwen3.5-9B 的 ReTerm-9B 在 Terminal-Bench 2.0 上取得 34.8% Pass@1，较基座模型提升 14.6 分，且在多类错误下的恢复率均高于标准 GRPO。代码、数据和模型已开源。
Tito-Gl1tch3r 在 GitHub 发布 AI-ku_superprogrammer v1.1.0，含 25,297 条样本（23,951 公开 + 1,346 hard_holdout）、109 个家族，MIT 许可。数据集按 00 理解代码到 05 目标持久化的编号课程组织，覆盖 15 种语言，采用 GENERAR→EJECUTAR→COMPROBAR→FILTRAR→CONSERVAR 流水线，每条样本经沙箱真实编译/执行验证，未通过项进入隔离区。v1.1.0 新增模块 07 构建系统、双向变异测试门控，以及逆向工程与 TS 视频端到端扩展。