Society's cognitive dependence on AI. A massive paper from Harvard and many other top universities….

Rohan Paul 梳理了 Fable 5.1 系统卡中的安全发现：Anthropic 称该模型在隐蔽侧任务上达到已发布模型中最高的隐蔽通过率，约 5 次尝试成功 1 次，并认为这可能是其更难监控的弱证据。

Arena 推出基于真实用户任务的智能体排行榜，评估模型在代码编写、应用构建、文档分析等工作中的表现，而非孤立基准。排行榜基于30万+任务、200万+工具调用和4000万行代码，综合任务成功、纠正遵从性、错误恢复、用户表扬与抱怨、工具幻觉等信号。前三名：GPT-5.5 High（+10.7%）、Claude Opus 4.7 Thinking（+9.5%）、GPT-5.4 High（+8.9%）。

hexoai开源了SIA（自我改进AI）框架。该框架展示了AI智能体不仅能优化其外部工作流（harness），还能通过任务反馈直接更新自身的模型权重，从而在领域知识和能力上实现自主提升，而非仅依赖人类提供的提示或工具改进。论文报告显示，SIA在LawBench基准上性能提升56.6%，在GPU kernels运行上耗时减少91.9%，在单细胞RNA去噪任务中相比基线提升502%。

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…

Microsoft 论文提出把昂贵测试时推理摊销为蒸馏技能：收集 35-50 条历史轨迹，由编码智能体提取重复失败模式并编译成 markdown 技能加入非推理模型 system prompt。

论文提出 DisCo，一个把 GitHub 仓库、论文和任务研究蒸馏为紧凑技能的研究智能体，让智能体知道用什么工具、何时用、失败怎么办。

上海人工智能实验室提出 Harness-of-Harness（HoH）框架，让编码智能体在多次迭代间持续携带代码、测试证据、已知问题和更新后的计划。

PayPal AI 论文《The Memory Trust Gap》研究持久记忆智能体在存储记忆过期时的表现，测试 Qwen3 0.6B/1.7B/4B/8B 模型。