蚂蚁 inclusionAI 开源 IDM：无需外部编码器的一步/少步文生图蒸馏方法

蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 发布 BiDex-100，一个覆盖 106 个仿真任务的双臂灵巧操作基准，用于评测视觉-语言-动作（VLA）策略。该基准包含 8,080 条成功验证演示、6.25M 帧、58 维统一动作空间，并提供匹配的 ID/OOD 评测协议与 LeRobot v2.1/v3.0 数据集。

蚂蚁 inclusionAI 开源 PolyOCR-Venus 系列 OCR 基础模型，含 2B 和 9B 两个版本，基于 Qwen3.5 视觉语言骨干，统一支持文本识别、定位、文档解析、信息抽取与 OCR 推理。

Wiz 基于自身事件响应与公开披露案例，分析 AI 智能体参与真实入侵的现状与趋势，涉及 ARTEX、Hermes 等框架及韩国金融机构（约 67,000 人信息外泄）、泰国财政部、ConnectWise 供应链（尝试攻击超 2,250 个租户）等案例。

OpenAI 发布长文，详解其针对前沿模型失准行为的多层监测系统，包括激活探针、基于模型的审查、调查智能体和自动化调查四层架构，并对 GPT‑6 Astra 及以上模型的全部 RL 运行、评估和内部 Codex 流量进行监测。

Anthropic 于 10 月 27 日发布研究报告，称一个未公开的内部 Claude 研究模型在 Chrome、Safari、Android、Windows 和 Linux 中发现漏洞，串联出 5 条可实际运行的攻击链，相关漏洞已按协调披露流程报告并修复。

Trakkr Research 向 ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude 和 Google AI Overviews 提出 200 个要求数字的问题，并追踪其中 1285 条统计的引用链路，结果只有 40% 到达说法一致的研究，8% 到达但数字或语境已变，40% 无法核查，11% 无处可溯。

Ai2 发布研究 Old Ideas, Novel Problems、配套 benchmark、数据、代码和自动化流水线，测试 LLM 作为研究想法新颖性裁判的可靠性。

Cartesia 发布系列博客第一篇，报告其层级网络（H-Net）在字节级语言建模上的扩缩律结果：与严格匹配的 BPE Transformer 相比，1-stage H-Net 在验证损失上节省 1.28x 计算，下游评测约 2x，代码任务中位数 2.04x、分布外编程语言中位数达 3.10x（如 Prolog 5.37x）。

Epoch AI 发布 Epoch Automation Reports，把机构内部的图表设计、研究规划等真实任务按人类员工评估标准测试 AI，领先的 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 平均得分 65%，未达到 100% 的可自动化门槛。

Anthropic 发表研究，让 50 名有因果推断经验的专业分析师用 Claude Code（Claude Opus 4.8）完成一项统计分析任务，并在分析师不知情的情况下用掷硬币随机设定智能体在四个分析决策上的倾向。