arXiv 论文证明 AI 模型可借助密码学后门隐藏任意能力

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。

OpenAI 发布 GPT-6 Astra，作者评测认为其计算机使用和图像渲染能力尤为突出，ARC-AGI-3 达 99.9%，前代 GPT-5.6 Sol 仅 7.8%。

LLM Skirmish 是一个让大语言模型通过编写代码进行1v1实时战略游戏对战的基准测试。基于Screeps开源API，每场锦标赛包含五轮，LLM可根据对战日志调整策略以测试上下文学习能力。结果显示，Claude Opus 4.5以85%胜率排名第一，GPT 5.2次之。Gemini 3 Pro表现异常：首轮胜率70%，后四轮骤降至15%，疑似因上下文腐烂。成本方面，Claude Opus 4.5每轮$4.12最贵，GPT 5.2性价比高出1.7倍。

Rich Hickey 在 10 月 12 日发表的文章中指出，LLM 不是工具而是自动化。他认为工具需被手持、掌控并持续获得感官反馈，而 LLM 使用缺少控制、意图与持续引导，用户只是发出请求、由模型自行行动。他称用 LLM 读论文会错过学习写作、论证、思考等过程，并强调自动化具有与工具不同的内在属性。

Sakana AI 发布 MASS（Multi-Agent Self-Supervision）方法，让同一模型同时担任执行者、工作流优化器和评估者，将多智能体团队的集体经验蒸馏为递归自我改进（RSI）的自监督信号。

UC Berkeley、Carnegie Mellon、MIT、牛津和 UCLA 学者合作的研究发现，仅 10 分钟依赖 AI 工具即显著削弱用户专注和坚持困难任务的能力。

一项研究显示，Claude 和 ChatGPT 在充当购物助手时会根据用户财富状况给出不同的价格推荐，对富裕用户推荐更高价商品。该研究由 Bloomberg 记者 Jacob Reid 报道，认为这类行为可能引发更多针对 AI 聊天机器人的监管呼声。

一项在田纳西州 18 所中学开展两年期整群随机对照试验发现，在每日补救数学课中使用带 AI 家教 Khanmigo 的 Khan Academy，学生数学成绩每学期提升 1.3 个全国百分位，约合每学年 0.06 到 0.08 个标准差，与不用 AI 的 Khan Academy 练习效果相近。

Opus 5.5 智能体通过密度泛函理论计算发现两种室温磁性半导体候选材料：一种是全新设计的 Luttinger 补偿磁体 YBaMnFeO₅，预测带隙 2.35 eV，空穴自旋窗口 1.0 eV、电子自旋窗口 1.4 eV；另一种是 1999 年就已合成的已知材料，计算预测其具备目标磁性。室温热扰动仅约 26 meV，远小于自旋窗口，有望用于下一代自旋电子存储。

一篇 arXiv 论文提出多智能体 AI 架构，借鉴 D. Kahneman 的"快思考与慢思考"理论，让系统 1（快速）智能体仅凭过往经验响应问题，系统 2（慢速）智能体则在需要推理和搜索最优解时被刻意激活。两类智能体均由世界模型（含环境领域知识）和"自我"模型（含系统过往动作与求解器技能信息）支撑。论文认为，研究人类具备这些能力的机制有助于理解如何让 AI 系统获得同类能力。