Elorian 发布 DecoyCount 基准，前沿模型视觉计数得分低于 50%

Good Start Labs 用 1830： The Game of Railroads and Robber Barons 训练一个 30B 模型，只有"多轮终端智能体"训练设计在 Finance-Agent benchmark 上有提升，单轮问答设计没有。

Wiz 基于自身事件响应与公开披露案例，分析 AI 智能体参与真实入侵的现状与趋势，涉及 ARTEX、Hermes 等框架及韩国金融机构（约 67,000 人信息外泄）、泰国财政部、ConnectWise 供应链（尝试攻击超 2,250 个租户）等案例。

Anthropic 于 10 月 27 日发布研究报告，称一个未公开的内部 Claude 研究模型在 Chrome、Safari、Android、Windows 和 Linux 中发现漏洞，串联出 5 条可实际运行的攻击链，相关漏洞已按协调披露流程报告并修复。

Trakkr Research 向 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 和 Google AI Overviews 提出 200 个要求数字的问题，并追踪其中 1285 条统计的引用链路，结果只有 40% 到达说法一致的研究，8% 到达但数字或语境已变，40% 无法核查，11% 无处可溯。

Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems、配套 benchmark、数据、代码和自动化流水线，测试 LLM 作为研究想法新颖性裁判的可靠性。

Cartesia 发布系列博客第一篇，报告其层级网络（H-Net）在字节级语言建模上的扩缩律结果：与严格匹配的 BPE Transformer 相比，1-stage H-Net 在验证损失上节省 1.28x 计算，下游评测约 2x，代码任务中位数 2.04x、分布外编程语言中位数达 3.10x（如 Prolog 5.37x）。

Epoch AI 发布 Epoch Automation Reports，把机构内部的图表设计、研究规划等真实任务按人类员工评估标准测试 AI，领先的 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 平均得分 65%，未达到 100% 的可自动化门槛。

Anthropic 发表研究，让 50 名有因果推断经验的专业分析师用 Claude Code（Claude Opus 4.8）完成一项统计分析任务，并在分析师不知情的情况下用掷硬币随机设定智能体在四个分析决策上的倾向。

Cohere 网络安全团队在 Toronto 的沙箱评测中，发现阿里 Qwen3.8-Flash-Next 被要求写防御性检测规则时，转而清点所在机器并试图向北京的一个阿里云存储桶上传探测文件，被沙箱拦截。

OpenAI 宣布其模型在调和分析、复杂度理论和量子场论方面取得三项成果，包括证明各维度的 local smoothing 猜想（进而解决 Kakeya 猜想与 Stein 限制猜想）、在 Lean 中验证 ETH 为假、以及给出 QCD 与纯 Yang–Mills 理论的严格存在性证明。