NaceAI 发布 Drex 决策模型，输出选项概率

Anthropic 报告其新湿实验室的首个成果：949 个 Claude agent 在约 21.5 小时内自主追踪到一个此前未知的酶系统，消耗 215.6M tokens，搜索了 1.94B 蛋白质簇并回收 198，290 个 RT 簇。

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…

RSIAgent 用课程智能体生成练习任务、执行智能体用代码解题、独立验证器校验结果，练习先覆盖相关任务再深入真实任务的难例。论文称，先广泛探索再攻难例的智能体在 4 项任务上平均得分 74.54%，直接上手难例仅 56.50%。该方法旨在替代为新应用收集数据并重训的高成本做法。

Stanford 与 Together AI 的论文提出 Self-Organizing Agent Teams（SAT），让固定智能体团队从过往协作中学习可复用的角色分工与流程，而非辩论后投票。

Boltzbit 发布论文预览版《Infinite-Parameter LLMs》，提出 Bayesian Self-learning Transformers（BAST），将实时数据转化为定向参数更新。其理论分析估算，BAST 的算力需求比常规训练低约 1，000 倍。团队称 BAST 在长上下文对话中于成本和性能上均克服了 RAG 等基于记忆的学习方式的局限。

TinyFish 联合 Crunchbase、Similarweb、Databento、RocketReach、Trellis 等 15 家公司成立 TinyFish Data Partners Alliance，覆盖金融到旅游等 10 个类别的专业合作伙伴数据集，供 AI 智能体调用。该联盟瞄准的是授权而非公开的数据--模型无法从公开网络重建私营公司情报、身份验证、市场数据和法院数据。

论文研究长时运行智能体的记忆权限失效问题：权限、撤销与范围变更被压缩进持久记忆后，被撤销或收窄的权限可能被记错，成为执行器的"事实"。在类型化增量记忆测试中，最高50.2%的未授权请求出现虚假权限，一旦存在，执行器在98.6%的匹配试验中照此行动；仅将记忆改为正确授权状态，未授权操作即降至0%。修复方向是写入记忆前校验权限、保留权限来源，并用确定性状态更新追踪授权、变更与撤销。