Thinking Machines Lab 发布端到端 4-bit 训练技术报告

Thinking Machines Lab 发布技术博客，提出 on-policy distillation：从学生模型采样轨迹，由教师模型对每个 token 计算反向 KL 作为密集奖励。

Thinking Machines Lab 发表研究，系统刻画 LoRA 与全量微调（FullFT）表现相当的“低后悔区间”，覆盖多数后训练场景。核心结论是 LoRA 应用于全部权重层尤其是 MLP/MoE 层且容量不受限时，监督微调与 LoRA 样本效率和最终性能与 FullFT 相当；RL 场景即使 rank=1 也能完全匹配。

Thinking Machines Lab 发布博客，指出 LLM 推理不确定性的真正原因不是并发加浮点数，而是内核缺乏 batch invariance，服务器负载导致的 batch size 变化会改变单个请求的输出。

Epoch AI 通过卫星影像和冷却设备模型估算，华为和林格尔数据中心已投运约 105,000 颗 Ascend 910C 和 8,000 颗 Ascend 910B 芯片，对应约 81,000 H100 等效算力，为全球最大 AI 数据中心 SpaceX Colossus 2 的约 7%。

OpenAI 研究团队介绍如何用自动化红队提升模型在网络、生物等高风险双用途领域的模糊鲁棒性，通过扩大攻击者模型的测试时算力迭代搜索越狱，并要求攻击在多次重复测试中成功（worst@n），生成可靠的对抗训练数据用于 RL 训练。

Anthropic Fellows Program 团队构建四个多用户多智能体模拟环境（共享 API token 预算、诊所日历、团体订餐或旅行预订、合并队列），测试 Anthropic、OpenAI 和 Alibaba 的前沿模型，并发布其中三个环境作为基准 MAMUBench。

UC Berkeley 等机构发布 CyberBinGym 基准，评估 AI 智能体在无源码、无漏洞描述、无触发输入的 1-day 场景下，仅凭 stripped 的漏洞与补丁二进制能否恢复并利用真实漏洞，含 100 个来自 53 个开源项目的任务。

作者实测 Claude Fable 5.2 与 Gemini 4 Carbon 并对比后认为，Fable 5.2 的突出差异在于审美，这是无法用 Benchmark 评估但可直观感受的东西。

Microsoft Research 发布对 Lazarus 后门技术的研究，重编程 LLM 中少于 10 个休眠神经元即可在没有训练的情况下给基于该模型的 Agent 安装后门。

Wiz Research 介绍其 Cyber Model Arena v3.9 的基准设计方法，该基准覆盖 26 个模型、59 个智能体和 327 道挑战，分代码漏洞、API 安全、Web 安全和云安全四类。