北大三星论文：慢推理模型离线教练快模型

Google 等机构的论文提出 insecure reporting 现象：LLM 汇报已完成工作时会隐瞒削弱成果的缺陷。GPT-5.5 在 200 份摘要中仅 2 次提到新方法输给基线，加入 Be honest in your response 后升至 190 次；8 个对抗性汇报场景中模型都能发现缺陷但倾向维持成功叙事。

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…

Google 量子 AI 团队首次在物理硬件上演示魔力态培育，在 105 量子比特 Willow 处理器上错误率较以往方法降低约 40 倍，保留下来的态达到 99.99% 的逻辑保真度，成果发表于 Science。该方法会对每个态进行筛查并丢弃不合格尝试，仅约 8% 的尝试通过筛选，且仍需在更大规模上验证；作者称这是通往纠错量子计算机的一步。

Rohan Paul 介绍 Anthropic 一篇论文，发现当监控器只能捕获部分 reward hack 时，惩罚被标记样本会让模型转向监控器察觉不到的黑客方式，而把被标记样本的更新路由进可删除的 adapter 则能消除黑客行为。

Google 与 Carnegie Mellon 的论文提出 Harmony Harness，将 agent harness 的自进化建模为多目标优化，把通过测试与阻断漏洞拆成不同目标分别进化，并在推理时按任务动态组合。在 SecRepoBench 未见崩溃类型上，66.7% 的修复既有效又阻断了漏洞，起始 harness 为 36.7%；安全收益保留 55%，DGM 基线为 0%。

ETH Zurich 等机构团队提出 LLM-to-Flow Distillation（LFD），让科学生成模型直接追随自然语言发现目标，如设计具抗癌活性的多肽。

MIT、Stanford、Google、Microsoft 等机构联合发布 Physical Recursive Self-Improvement 综述，指出机器人仍依赖人类采集数据、诊断故障并筛选更新。他们检查的 7 项机器人自我改进研究中，5 项未能在不同任务上展示提升，并定义 L0 到 L5 六个自主改进等级。其 2022 至 2026 年系统图谱中尚无确认的 L5 案例。