南京大学等团队开源 OpenMobile-2 手机智能体，27B 版 AndroidWorld 得分 79.9

前 OpenAI 可解释性项目负责人 Cammarata 发文称经典多义神经元其实是 V 形检测器，叠加解释可能被误读，并给出 Qwen3-32B 中约 90% 神经元极有单一功能的初步数据。Google DeepMind 的 Neel Nanda 则认为这是实用工具而非突破，仍坚持叠加是真实存在的。Roon 称这项工作可能被视为科学史上的重要时刻，技术伴随论文尚未发布。

Sakana AI 与 UC Berkeley 研究者提出多智能体自我监督方法 MASS，让单个 Qwen3.6-27B 模型身兼解题、评估、优化三角色，无需更强教师模型即可递归自我改进。

Aleph Alpha 用 967 个敏感话题测试阿里 Qwen、DeepSeek 和月之暗面 Kimi，其自研评分系统仅将 17% 至 41% 的回答评为平衡，其余为复述官方立场、回避或拒答。

Google Research 推出 WikiSkill 框架，为 AI 智能体配备持久知识库，将每次运行的成败经验提炼为可复用技能。在五项基准测试中，该框架将 Gemini-3.5-Flash 平均分从 49.5% 提升至 68.1%，Qwen-3.6-27B 从 39.4% 提升至 63.3%。技能可回滚，小型模型借此可接近更大模型性能。

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%。

本地运行的 Qwen3.8-27B 在 Artificial Analysis 智能指数上以 52 分位列 135 个模型之首，超过 7530 亿参数的 GLM-5.2。在 25 项风投任务评测中，它与云端 DeepSeek V4 输出质量同为 8.0 分，但需多花 7.2 倍 token 思考，速度慢约 9 秒。小模型靠更长的链式推理弥补知识差距，而非直接给出答案。

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。

Transluce 发布 WeirdChat，一个收录超过 175,000 条标注对话的公开目录，用自动化方法在 DeepSeek-V4-Flash、Gemma 4 31B、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Qwen3.6-35B-A3B 和 Qwen3.6-27B 六个开源权重模型中诱发出 1,300 多种行为模式，从编造用户姓名到鼓励自残等危害行为。

小红书提出 PIPO 架构，通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent，输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token，实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone，在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中，TTFT 加速约 1.23×，TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段，将 verifier …