Pew 调查：高收入美国人更期待 AI 改善医疗，低收入群体更悲观

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。

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%）。

hexoai开源了SIA（自我改进AI）框架。该框架展示了AI智能体不仅能优化其外部工作流（harness），还能通过任务反馈直接更新自身的模型权重，从而在领域知识和能力上实现自主提升，而非仅依赖人类提供的提示或工具改进。论文报告显示，SIA在LawBench基准上性能提升56.6%，在GPU kernels运行上耗时减少91.9%，在单细胞RNA去噪任务中相比基线提升502%。

Google DeepMind提出了AlphaProof Nexus系统，它将大型语言模型与Lean形式化验证工具相结合。该系统允许LLM在生成证明的过程中，不断读取Lean的编译错误并进行修正，还可调用更强的工具辅助解决子问题。这一机制迫使模型将每一步逻辑都转化为可编译、可验证的代码，从而将其角色从“令人信服的叙述者”转变为“候选方案生成器”。在针对353个Erdős问题和492个开放猜想的测试中，系统成功解决了9个Erdős问题并证明了44个序列猜想。该研究展示了形式化…

Stanford 团队发布 Joules-to-GDP 框架，以扣除运行成本后每焦耳能量的净经济价值衡量 AI 工作，测试 5 个开源模型在 GDPval 220 个任务、44 个职业上的表现。

Anthropic 生物学研究团队分享与 Claude 合作完成细菌来源 vault 粒子首个 3D 结构测定的过程。Vault 粒子是 1986 年发现的大型桶状蛋白结构，功能至今未知；此前只见于动物和植物等复杂生命，团队证明细菌及其病毒中的类似蛋白也能组装成 vault。Claude 在部分环节大幅提速，人工测定结构需数周到数月，该项目只用数天，但也出现一些简单错误，团队与机器学习研究者协作修正。作者补充称 Claude 实际运行了湿实验室流程，将粒子分离从 3 天缩短…

Pew Research 新调查显示，60% 的美国人对自己医生用 AI 做诊断和治疗感到不适，仅 3% 接受 AI 独自诊断，47% 接受有人工审核的 AI 诊断。78% 接受 AI 为患者翻译，但 46% 拒绝 AI 参与保险理赔决定；51% 预期 AI 会恶化健康数据安全，30 岁以下成年人中预期 AI 使患者结果变差的比例从 2022 年的 29% 升至 45%。

NVIDIA 论文发现，AI 智能体通过频繁压缩历史保持短上下文时精度几乎不降。服务 256K 上下文窗口比 16K 的每 token 生成成本高 3.6 倍到 7 倍。

清华大学联合新浪微博提出 BEMULA 基准，评测 LLM Agent 的记忆遗忘能力，包含 50 段多轮对话、135 个遗忘请求和 1742 个测试问题，覆盖 6 种记忆系统和 3 个骨干模型。