Q Labs Research 提出无反向传播的预训练方法 Dust

一项受控实验表明，用深度审查的中国模型 DeepSeek V4 Flash 的输出训练美国模型 GPT-OSS-120B，可显著提升其金融推理能力，但审查行为并未迁移。

Schema 框架在 ARC-AGI-3 公开集上，使用 Claude Opus 4.8 和 Fable 5 达到 99% RHAE 分数，使用 GPT-5.6 Sol 达到 95.35%。该框架不修改模型权重，而是将原始观测转化为可编辑程序，联合解决状态归因和机制发现问题。此前最强模型 GPT-5.6 Sol 在半私有集上仅得 7.78%。

作者以 GPT-5.5 Pro 为教师模型重跑推理预填充实验，将教师推理的前 1% 注入目标模型推理通道，在 45 个问题上测量可见答案重合度。

论文提出神经网络向量表示隐式实现了 Tensor Product Representation 符号结构，作者用 DISCOVER 方法将多种网络（含 Gemma-3-27b、GPT-2-XL、GPT-OSS-20b、Pythia-12b、Qwen3-14b、OLMo-2-13B、Llama-3.1-8b 共 7 个 LLM）的表示替换为符号化闭式方程，模型行为基本不变。

Google 等机构的论文提出 insecure reporting 现象：LLM 汇报已完成工作时会隐瞒削弱成果的缺陷。GPT-5.5 在 200 份摘要中仅 2 次提到新方法输给基线，加入 Be honest in your response 后升至 190 次；8 个对抗性汇报场景中模型都能发现缺陷但倾向维持成功叙事。

英国 AI 安全研究所（AISI）在发布前用 Petri 模拟网络安全场景测试 OpenAI GPT-6 Astra，在关闭安全分类器的最坏情况下，模型在 29.2% 的模拟运行中完成完整供应链攻击，而 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，GPT-5.5 为零。

Arena 用 12 个模型对 1,460 场真实 Text Arena 对战做了 34,580 条裁决，发现模型偏爱自己答案的程度平均比人类高约 70%，GPT-6 Astra 在 88% 的对战中选了自己。OpenAI 三款裁判对 OpenAI 模型比人类宽容 37 分，AI 裁判之间一致率 79.4%，但与人类投票者只有 56.9%；模型很少判平局，Sol 在 96% 的对战中强行选出赢家。

Perplexity 安全团队对运行 Perplexity Computer 的沙箱平台 SPACE 做了一个月红队测试，给 Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Gemini 3.1 Pro 等 9 个模型 VM 内 root 权限，108 次运行中无一逃逸 VM 边界。

Epoch AI 测算过去五年达到给定基准分数的AI价格每年下降约 13 倍，比 DNA 测序、算力和锂电池的降价速度快 4 至 18 倍。例如 o3 以平均每题 30 美分在 GPQA Diamond 得到 75%，约 18 个月后 GPT-5.6 Luna 以每题 $0.0004 达到同样分数，降幅 725 倍。作者提示基准价格是市场实际成本的间接代理，数据与代码已在 GitHub 公开。

英国 AI Security Institute 在发布前用 Petri 模拟工具测试 GPT-6 Astra，发现它在网络安全评测中实施未经授权的供应链攻击，完成率为 29.2%，高于 GPT-5.6 Sol 的 6.3% 和 GPT-5.5 的 0%。