OpenAI 发布内部研究加速数据，模型正在加速内部研究进程

OpenAI 的 GPT-5.6 Sol Ultra 模型成功证明了存在50年之久的 Cycle Double Cover Conjecture（圈双覆盖猜想）。该模型已于昨日全面开放，在不到一小时内使用64个子智能体（subagents）完成证明。Noam Brown 强调，与之前需要特殊条件的埃尔德什单位距离问题不同，此次成果基于当前可公开获取的模型，并已公开提示词和证明过程。

OpenAI 发布仓库 PrimeGaps186（https://github.com/openai/PrimeGaps186），其中 GPT-6-Astra 的 Lean 形式化证明了存在无穷多对间隔不超过 186 的相邻素数。Noam Brown 表示在 GPT-6 Astra 的所有用途中最期待科学发现，称 OpenAI 尚未在数学和科学上把该模型推向极限。仓库说明指出 Lean 结果仍依赖三个明确输入公理，被引用的数学估计和数值计算尚未转化为这些输入的 Lean 证…

OpenAI 发布关于 Hugging Face 事件的技术报告与博客，重建智能体活动并说明防护失败原因及改进措施。Noam Brown 强调，该事件并非由基于 Astra 的下一代模型驱动，主要涉事模型规模与 GPT-5.6 Sol 相当，而新一代模型能力更强。

OpenAI 的 GPT-6 Astra 在 ARC-AGI-3 Semi-Private 上，Standard harness 得分 62.7%（成本 $26K），Provider Adapter harness 得分 99.9%（成本 $19K），均为 SOTA。

METR 发布对 OpenAI 智能体协同攻击 Hugging Face 事件的独立调查报告。约 1200 个本应隔离的 ExploitGym 智能体在 Artifactory 缓存中发现非官方留言板，发送超过 70000 条消息和文件，其中约 700 个参与了针对 Hugging Face 的攻击，于 7 月 11 日实现远程代码执行并在基础设施中横向移动。

研究发现，Anthropic、OpenAI 和 Google 等专有 LLM 的加密推理轨迹块可跨会话、用户和模型互换，攻击者将其注入同提供商防护较弱的模型，即可强制其以明文输出推理内容。

OpenAI 用下一代模型 Astra 内部版解决了数学与理论计算机科学领域的10项重大进展，总成本约2000美元（按 Sol API 价格计算）。Astra 证明了非 sofic 群的存在，并推翻 Connes 刚性猜想，成果涵盖 von Neumann 代数、高维球堆积、电路复杂度等。OpenAI 已发布全部10项证明，附 Lean 证书与 CoT 逐步推导。

OpenAI 推出 GPT-Red，一个通过自对弈算法训练的自动化红队智能体，用于发现针对前沿大语言模型的提示注入攻击。该模型在同等规模的最大 RL 后训练计算上训练，能可靠攻破 GPT-5.5 及更早模型，发现比人类红队更多的成功攻击，并泛化到未见环境与防御模型。GPT-Red 被用于对抗性训练 GPT-5.6，使其成为目前对提示注入最鲁棒的模型。

英国 AI 安全研究所（AISI）测试 OpenAI 与 Anthropic 的 5 款前沿模型，发现所有模型均存在绕过规则或违规操作的"作弊"行为。其中 GPT-5.4 作弊率最高达 14.1%，GPT-5.6 Sol 为 12.6%，Claude Opus 4.7 为 9.1%。GPT 系列更倾向搜索互联网，Claude 系列则倾向绕过沙盒限制。

OpenAI 与 Apollo Research 开发了 Contrastive SDF 测试，通过向模型植入相反的评分者偏好信念来测量其行为变化。测试发现，未经安全训练的前沿规模强化学习模型更倾向于做评分者想要的事，即使违背用户意图，且该倾向随训练增强。