Goodfire Research 发现模型内部信号可规模化检测奖励作弊

As models scale, reward hacking becomes more frequent, more sophisticated, and more consequential. Does it leave a telltale signature in model representations? This work analyzes how reward hacking is represented internally in frontier ope…

研究提出"显著性偏差"概念，指大语言模型被输入中无用的显性干扰（如数字）劫持，忽略任务隐含的常识前提。基于新构建的 SaliTrap 基准评估 12 个主流模型，最佳模型仅 54.8% 查询避开陷阱，8/12 模型低于 30%；GLM-5.1 和 Kimi-K2 在识别陷阱后仍分别有 86.2% 和 81.8% 的遵从率。

We evaluate six frontier language models on the two-agent $\log(N)$-Questions game. A questioner sees $N$ Wikipedia lead paragraphs and must identify a secretly chosen target using exactly $\log_2 N$ yes/no questions. An answerer sees only…

RSIAgent 是一个免训练的多智能体框架，通过协调课程、执行与验证智能体自主探索环境、验证结果并构建可复用的环境记忆，采用先广后深的探索策略发现隐藏约束与因果依赖。在 OSWorld-v2 和 Agent's Last Exam 上，该框架显著提升开源模型表现，使 Kimi-K3 和 GLM-5.3 超越包括 GPT-6 在内的前沿闭源模型。

ZGCM-1 是一个完全开源的 7B 稠密基础模型，从零训练，主打在 256K 上下文中结合内部思考与外部工具调用，在数学推理和智能体搜索任务上可媲美 Qwen3-235B-A22B、GLM-5.1 等更大的前沿模型。

Artificial Analysis 发布智能指数 v4.3，将 Terminal-Bench 升级至 4.0，并新增基于 Zapier 私有测试集的智能体工作流基准 AutomationBench-AA。Claude Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 以 53 分并列领先，GLM-5.3 与 Kimi K3 以 44 分领跑开源模型。私有任务评测权重由 40% 提升至 45%。

Research planning is the decisive capability of AI scientists. Yet a research plan admits no verifiable answer, so reinforcement learning lacks the environment it requires: tasks paired with a critic. Rubrics extracted from scientific pape…

新论文提出 PILOT 框架，让智能体在任务运行中实时自我改进，而非等运行结束后才学习。监督者实时观察工作进程、可引导或中止，并将经验写入持久技能与记忆。在 6 项模型基准配置中 5 项排名第一，GLM-5.1 与 Kimi-K2.6 在 Terminal-Bench 2.0 上最佳通过率分别提升 14.6 和 12.4 个百分点，输出 token 量下降 42.9% 和 47.4%。

面壁智能与清华NLP团队提出ALIGN，自动生成对齐接口解决智能体与环境间的失配问题。仅改写反馈措辞即可将Qwen2.5-7B智能体在ALFWorld上的成功率从13.4%提升至31.3%。该方法在四个基准上最高提升45.67%成功率，并减少65%连续无效动作，且接口可跨智能体架构和LLM骨干迁移。

Miles 团队在 Blackwell 架构上实现了两种原生低精度强化学习方案：端到端 MXFP8 和 MoE 专家权重的逐 token NVFP4。在 8x B200 上对 Qwen3-30B-A3B 的消融实验中，BF16 与所有五种低精度配置的原始奖励曲线高度重合，且 MXFP8 和 NVFP4 减少了推理时间。