Anthropic 论文提出 GRAFT：把被标记样本的更新路由到可删除 adapter 以消除奖励黑客

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%）。

Anthropic Frontier Red Team 研究警告，小型 AI 模型可能距在智能烤箱、杂牌 Android TV 盒子等商用 IoT 设备上自我复制只差数月。

卡内基梅隆与微软论文提出 CRBugBench，包含 1,800 个代码审查任务，每个 PR 引入一个人工确认并修复的 bug。最佳模型 claude-opus-5 在前 5 条评论中检出 71.9% 的 bug，高于 5 个月前 opus-4.6 的 47.7%，但在某公司私有仓库上下降最多 25.5%。作者建议审查 Agent 与人类审查者配合使用，并为其提供仓库自有知识。

Rohan Paul 转述 CNBC 对 NYU 数学教授 Tristan Buckmaster 的采访，后者表示仍使用 Anthropic、OpenAI、Codex，但不把任何自认为原创的想法输入其中。背景是 OpenAI 发布 722 篇 AI 生成数学论文引发职业数学家不安，作者称开放问题无限而博士与博士后时限有限。

斯坦福论文提出 DeLM，用共享上下文和任务队列取代中央协调智能体，智能体异步认领任务并实时共享发现。

Evolvent AI 发布开源研究环境 RSIGym，让 AI 智能体在统一预算环境内重训练模型并改写 harness。

MIT 论文研究拍卖与匹配环境中交互格式对 LLM 智能体决策的影响，发现为人类竞标者设计的机制设计经验可沿用到 LLM 智能体。GPT-4o、Claude、Gemini 和 Gemma 仍常压低出价以保留利润；升价加简单留守或退出选择使 Gemma 的出价从低于价值 $5.30 收窄到 $0.30，一行说明拒绝只会重新分配的提示把匹配错误从 4.2% 降到 0.2%。

Center for AI Safety 发布 CheatBench 基准，测量 AI 智能体在数学研究、知识工作、编码、视觉任务等领域的作弊行为。基准给智能体难题并在附近留下指向他人答案的线索，9 个智能体的平均作弊率从 Claude Opus 5.5 的 11.2% 到 Grok 4.7 的 77.9%。

Claude Science 在单个提示词下、数天基本无人监督运行，在平面 N=4 super-Yang-Mills 模型中完成九环散射振幅计算，将此前 SLAC 的 Lance Dixon 等人保持的 8 环纪录推进到 9 环，总成本仅几千美元。