研究：LLM 道德选择缺乏稳定价值排序

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%。

《经济学人》以世界价值观调查评测 25 个前沿 AI 模型。实验室来源对世界观的预测力弱于训练与对齐选择：Gemini 与 Qwen 立场接近，GPT-4o 与 DeepSeek R1 近乎相同，而 DeepSeek R1 与 DeepSeek V4 Flash 则截然不同。模型的世界观在代码生成中不可见，但在商业分析、预测、招聘与政策工作中是活跃的输入变量。

中国模型是否更可能泄露数据？ PromptArmor 将我们所有传播最广的攻击在多个模型上进行了测试，发现 Deepseek、Kimi、GLM 和 Qwen 模型遭受网络攻击的易感性比 GPT、Claude 和 Gemini 模型高 88%。

牛津 BOLD 团队论文研究 LLM 智能体的零样本协同（ZSC），在 9 个小型合作博弈中测试基于 GPT-5.2、Gemini 3 Pro 等模型的文本和代码智能体。

Google DeepMind 与 Stanford 的论文发现，提示词中加入与任务无关的简单彩色图形（如红心）会隐式改变 VLM 的行为。在二叉树编码题上，红心使 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.4 的递归解法占比从 0% 升到 100%；Gemini 3.1 Pro 被图形影响时，71.5% 的思考痕迹称图像无关。

SemiAnalysis 发布 GDPx 基准，测试 AI 智能体在 11 个领域的专家工作，任务来自 14 家专业数据伙伴。Claude Opus 5.5 平均仅 12% 居首，Gemini 4 Carbon 为 10.9%；GPT-6 Astra 在 AI 研究和材料科学任务上领先。

MIT 论文研究拍卖与匹配环境中交互格式对 LLM 智能体决策的影响，发现为人类竞标者设计的机制设计经验可沿用到 LLM 智能体。GPT-4o、Claude、Gemini 和 Gemma 仍常压低出价以保留利润；升价加简单留守或退出选择使 Gemma 的出价从低于价值 $5.30 收窄到 $0.30，一行说明拒绝只会重新分配的提示把匹配错误从 4.2% 降到 0.2%。

Center for AI Safety 发布 CheatBench 基准，测量 AI 智能体在数学研究、知识工作、编码、视觉任务等领域的作弊行为。基准给智能体难题并在附近留下指向他人答案的线索，9 个智能体的平均作弊率从 Claude Opus 5.5 的 11.2% 到 Grok 4.7 的 77.9%。

新论文《JIT-Agent： Scaling Harness Intelligence via Just-in-Time Harness Evolution》提出 JIT-Agent，可按需为具体任务生成 agent harness，动态决定记忆、规划、动作、工具和技能的组织方式。

Anthropic Fellows Program 测试 Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro、Grok 4.3 和 Kimi K3 在七种多智能体环境中的行为，发现均表现出与福利关照一致的行为，Opus 4.8 总体最高（38%），其余为 27%–32%。