研究显示本地 LLM 也会经 CPU 缓存泄漏输出，攻击成功率最高达 95.87%

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…

Anthropic 经济团队发布新模型，推演 AI 到 2030 年对美国经济增长、就业和工资的影响。极端情景假设 AI 自主完成几乎所有知识工作且不创造新任务，2030 年美国 GDP 比无 AI 基线高 32.4%，但资本占 GDP 份额从约 40% 升至 54.8%，知识工作者失业率达 17.9%、工资低于基线 11.5%。

ETH Zürich 论文测试 100 名大学生在 3 个无代码应用构建任务上的表现，参与者只能通过对话驱动 AI 并检查结果，不能查看源代码。CS 成绩与 vibe coding 表现相关性为 0.39，写作能力为 0.29，两者都显著但 CS 的独立预测价值约为写作的 2 倍；写作能力通过产出更清晰的提示词间接起作用。论文：arxiv.org/abs/2603.14133。

清华与 Qwen 团队发布 Terminal-Universe 论文，从既有智能体轨迹中还原代码工作区，使其可生成大量新的可验证训练任务。用该数据微调 Qwen3.5-27B 后，在 Terminus2 设置下 Terminal-Bench 2.1 从 46.2% 升至 58.1%，EvoCode-Bench v2 MT@4 从 6.3 升至 20.1。

论文显示，刷新智能体记忆并不会刷新其计划，在30个实时工作流中，仅刷新记忆的设置下智能体均看到新记录却仍执行过时操作。PLANFENCE通过将计划与所用记录绑定并仅检查影响下一步调用的记录来解决此问题，若变更则重新规划一次，无法验证则阻止操作，成功避免了所有无效主操作。

腾讯新论文表明，智能体持续进步时训练任务不能一成不变，持续变难的环境在 Terminal-Bench 2.1 上优于共同进化方法。合成终端任务终会过易，稳定解决后便不再提供有效 RL 信号。

Microsoft 与清华大学等机构的论文提出 AgentScope，通过行为抽象把 Agent 运行轨迹转为结构化表征，并引入神经不变量定位失败步骤，在 Who&When 和自建的 AgentErrata 数据集上提升了失败定位与归因准确率。