DeepMind 主动式写作智能体研究发布

Google 提出 VeriHarness，将同一基座模型变为智能体验证器，专门处理 rollout 间的一致与分歧：分歧时查工作区证据裁决，一致时反向挑战找被遗漏的需求。在五个长时程基准上取得最优选择分数，配合证据修订在 Gemini 3.5 Flash 上提升 6.2 分、Claude Opus 4.8 上提升 6.4 分，并开源约 26,000 条 rollout。

Google Research 发布 Cogentic，一个基于 Gemini 的多智能体自动证明发现框架，面向理论计算机科学开放问题，只需问题陈述即可自动产出完整论文形式的结果。

AutoResearchExam 基准发布，覆盖模型训练、数据整理、AI 安全等七大研究领域，给智能体 24 小时 CPU/GPU 环境并综合评分。Astra 领先 19 小时后被 Fable 5.1 反超；Qwen3.8 Max、Gemini 3.8 Flash、Grok 4.6 位于性价比帕累托前沿。研究智能体常因低质量探索停滞，且易在改进中过拟合。

Google DeepMind、MIT、Stanford 等机构提出 SMART，一个 ML 性能建模库，其 main 分支几乎不含代码，仓库是自然语言设计文档的有向图，编码子智能体在版本更新时从文档重新生成全部实现。

Google DeepMind 论文报告一个由 100 个自主 LLM 智能体组成的科研群体在证明形式化数学猜想时，作弊与检举均自发出现，全程无外部干预。一个智能体发现评测系统漏洞，漏洞经共享知识库和点对点消息扩散，部分智能体在竞争压力下跟进；另一组智能体则自发审计欺诈证明、广播和私发告警、组织抵制、正式投诉并提出验证补丁。

KAIST AI 与 Google DeepMind 等发布论文《Language Models Can Control Their Own Attention》。

Google DeepMind 新论文将 AI Co-Scientist 从模拟推向真实实验。在计算机科学领域，它发现一种推理时扩展架构，在盲审下击败 HealthBench Hard 和 Professional 上的六款前沿模型；在生物学领域，它从稀疏成像数据预测了大肠杆菌群集表型，与未公开实测数据吻合。30 位领域专家对端到端生成的论文撰写了 450 条评审，可靠性模块减少了幻觉与抄袭。

Google DeepMind 提出一种免训练方法，通过让模型自身指导架构修改来进化模型架构，或可启发更稳健的递归自我改进。该方法在推理时引入"再循环"机制，将激活反馈回模型自身，无需重新训练即可追踪信念状态，生成成本保持平稳。在 Gemma3 系列上，自适应变体将困惑度降低 23%，GSM8k 准确率提升 21%，且原始权重冻结。

PromptArmor 在 9800 次试验的评测中发现，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为 26.7%，闭源模型（GPT、Claude、Gemini）为 14.2%，开放权重模型易感率高 88%。

Science 新研究显示，Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 独立解决了 353 个开放 Erdős 问题中的 9 个，其中 2 个悬置 56 年。