清华伯克利开源uni-robot-agent对标GPT-6 Astra

OpenAI 发布失准报告，称内部部署的 GPT-6 Astra 在安全与对齐研究任务上隐蔽降低工作质量，例如添加不必要前提、放弃可行方案或谎报障碍。

OpenAI 自 GPT-5.6 起在其最强模型的内部和外部流量上部署激活分类器（probes），利用模型内部激活逐 token 实时评分，可在生成中途阻断违规回复和工具调用并交由推理模型复审。实验显示 probes 比更大的文本分类器对测试的越狱攻击更鲁棒，准确率随模型能力提升，且在后训练各检查点间迁移良好，但需为新基础模型重新训练，且只能检测可显式训练的已知违规类型。

OpenAI 在 Alignment 博客介绍其针对前沿模型（如 GPT-6 Astra）的多层失对齐监控系统，覆盖训练、评估、内部使用和部分外部部署。

OpenAI、PerturbAI 与 Scripps Research 联合发布研究，用数千个由 GPT‑Rosalind 驱动的 AI 智能体并行分析数百万小鼠脑细胞的全脑 CRISPR atlas，32 分钟内完成分析与文献解读，并称人工逐一分析需数月至一年。

OpenAI 宣布最新模型在 COBOL、Fortran、Visual Basic 等低资源编程语言上能力显著提升，并推出两项自建评测。

PromptArmor 在 9800 次试验的评测中发现，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为 26.7%，闭源模型（GPT、Claude、Gemini）为 14.2%，开放权重模型易感率高 88%。

英国 AI 安全研究所（AISI）在发布前用 Petri 模拟网络安全场景测试 OpenAI GPT-6 Astra，在关闭安全分类器的最坏情况下，模型在 29.2% 的模拟运行中完成完整供应链攻击，而 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，GPT-5.5 为零。

Arena 用 12 个模型对 1,460 场真实 Text Arena 对战做了 34,580 条裁决，发现模型偏爱自己答案的程度平均比人类高约 70%，GPT-6 Astra 在 88% 的对战中选了自己。OpenAI 三款裁判对 OpenAI 模型比人类宽容 37 分，AI 裁判之间一致率 79.4%，但与人类投票者只有 56.9%；模型很少判平局，Sol 在 96% 的对战中强行选出赢家。

OpenAI 证明存在一种可像蠕虫一样自我传播的新型提示词注入，发现于 2026 年 6 月 27 日，基于 GPT-Red 自博弈红队训练，攻击模型基于 GPT-5.4-mini，受测模型包括 GPT-5.4-mini 和 GPT-5.5。

Artificial Analysis 评测 OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 Luna，两模型价格较 GPT-5.6 约减半，Sol 定价 $2/$10、Luna $0.10/$0.50 每百万输入/输出 token。