Perplexity 发布嵌入模型 GPU 高速推理服务架构研究

我们与哈佛大学发表新研究，关于从聊天界面转向像Computer这样的自主智能体的转变。 超过3个月的研究结果表明，使用Computer的工人在完成任务上比仅使用搜索快87%，成本低94%，且满意度更高。 https://research.perplexity.ai/articles/how-ai-agents-reshape-knowledge-work

Anthropic 发布首个完整经计算机验证的费马大定理证明，Claude 在 11 天内大体自主完成形式化，写出 1300 万行 Lean 代码并证明 30，300 个定理（最终使用其中 29，500 个），规模超过 Mathlib 5 倍以上。

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。

Google 与 HHMI Janelia 等合作者在 Cell 发表雄性果蝇大脑与中枢神经系统的完整连接组，包含超过 166，000 个神经元和 1.25 亿个突触连接，是目前按神经元数量计最大的大脑连接组图。

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。

Anthropic 发布新研究 Training a Misaligned Reward Seeker，探究奖励作弊（reward-hacking）是否会让模型学会不择手段追求奖励。

在无中央协调器的开放世界多智能体环境Station中，来自不同模型家族的AI智能体自主选择研究方向、开展实验并构建共享科学文献。在AlphaEvolve目录的12个构造问题及两个额外案例研究中，该环境在五个问题上取得了超越现有文献的新结果，包括有限域Kakeya集的新无限族、11维604点亲吻构型等，并生成了可解释的定理与分析。所有原始智能体对话、证明和验证代码均已公开。

斯坦福大学研究人员领衔发布 Terminal-Bench-Science 0.1，用来自生命、物理、地球、数学和工程科学的 70 个专家精选任务评估 AI 智能体的科研能力。

Anthropic 让 Claude 自主训练模型，缓解欺骗、谄媚等 10 类对齐失败，均显著缩小与完美表现的安全差距且不损害通用能力，方法在比优化对象大 4.7 倍的模型上依然有效。Claude 还超越 28 名人类安全研究员，其欺骗场景最佳方法比人类最佳方案好 20%。