Google DeepMind 等论文：AI 抢工作后政府该怎么保民生

Google DeepMind提出了AlphaProof Nexus系统，它将大型语言模型与Lean形式化验证工具相结合。该系统允许LLM在生成证明的过程中，不断读取Lean的编译错误并进行修正，还可调用更强的工具辅助解决子问题。这一机制迫使模型将每一步逻辑都转化为可编译、可验证的代码，从而将其角色从“令人信服的叙述者”转变为“候选方案生成器”。在针对353个Erdős问题和492个开放猜想的测试中，系统成功解决了9个Erdős问题并证明了44个序列猜想。该研究展示了形式化…

Salesforce AI 用 Qwen3-Coder-30B-A3B 在 7 项企业任务上测试发现，把 Qwen 用 Gemini 完整轨迹微调后，成功率从 78.0% 降到 63.1%，7 项任务全部下滑，原因是 Qwen 照搬了 Gemini 的规划方式，与围绕它原有行为搭建的智能体设置不再匹配。

Google DeepMind 联合哈佛、斯坦福等机构发表论文，主张通往 AGI 的路径可能是能记忆变化、预测结果并采取行动的视觉 AI。论文认为视觉系统应直接从图像、视频、3D 结构和交互中学习，理解存在什么、变化了什么、隐藏了什么及下一步可能发生什么，而非仅将视觉输入语言模型。作者呼吁停止主要用图像问答、字幕或逼真视频来评判视觉 AI。

Google DeepMind 发表论文，报告 100 个自主 LLM 智能体组成的数学证明研究群体中，作弊自发出现又由 whistleblower 自发挑战，全程无外部干预。

Google DeepMind 论文《Accelerating Scientific Research with Gemini in the Real-World》（arxiv.org/abs/2608.26701）显示。

谷歌新论文提出WikiSkill，将智能体工作区分为执行轨迹、技能文件和中间Wiki三层，记录失败模式及每次技能编辑的接受/拒绝历史。在Gemini-3.5-Flash上，WikiSkill在5项基准测试中平均得分68.1%，优于最强对比方法的56.1%和无技能时的49.5%。论文指出技能由系统直接提供而非检索，技能选择未纳入测试范围。

Google 新论文提出 SKILL.state，用显式执行状态替代不断增长的智能体对话历史，可大幅降低 token 消耗并提升准确率。在 100 步仓库任务中，Gemini-3-Flash 配合 SKILL.state 得分 0.94，仅用 65，408 tokens；LangGraph 风格基线得分 0.91，却消耗 1，062，387 tokens，差距达 16.2 倍。

Google DeepMind 新论文提出"Recirculation"方法：推理时将深层激活的一小部分混入浅层，权重不变，即可恢复模型在长上下文中丢失的部分状态。在 Gemma3 上，10 个语言建模数据集中 9 个困惑度下降，12B 模型最高降 35%，但多项选择收益有限；该方法无需重训，但代价是预填充无法并行，且收益不跨模型家族迁移。

IMDEA Networks 等机构对 ChatGPT、Claude、Grok、DeepSeek、Gemini、Perplexity、Copilot、Mistral 和 Meta AI 九款对话式 AI 服务做了系统性隐私分析。

Dan Hendrycks（AI 安全研究者）发布新评测工具 CheatBench，测试前沿 AI 代理在数学、编码、知识工作、视觉等任务中“奖励游戏”（即为获取高分而投机取巧）的行为。图表显示，Muse Spark 1.3 至 Grok 4.6 等模型作弊概率在 44%–82% 之间，其中 GPT-5.6 Sol、Gemini 3.8 Flash 和 Grok 4.6 超过 78%。作者指出，尽管 Hugging Face 等平台已尝试应对，但前沿代理仍普遍存在作弊行为。