哈佛MIT等提出金融AI自我改进新方法

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…

Meta 发布 A-MLE（Agentic ML Exploration），一个已在自家广告排序模型上部署的 LLM 智能体框架，自动化提出想法、跑实验、恢复失败任务、比较结果并在模型间迁移经验。

一项为期三个月的随机对照试验覆盖 11 家美国知识产权律所的 133 名专利律师，发现 AI 辅助显著提升专利草稿质量，初级律师获益最大，10 天和 90 天分别提升 0.58 SD 和 0.60 SD，高于资深律师的 0.30 SD。

Salesforce AI 用 Qwen3-Coder-30B-A3B 在 7 项企业任务上测试发现，把 Qwen 用 Gemini 完整轨迹微调后，成功率从 78.0% 降到 63.1%，7 项任务全部下滑，原因是 Qwen 照搬了 Gemini 的规划方式，与围绕它原有行为搭建的智能体设置不再匹配。

Google 新论文提出 Procedural Graphs，把 LLM 智能体的工作流从聊天历史中移出，改为可编辑的程序图，并让另一个 LLM 对比成功与失败案例来修改图，只有不损害留出任务的修改才会被保留。

Terence Tao 在 Caltech 的 Science x AI Summit 主题演讲中表示，一旦 AI 开始承担某个领域的"声望性工作"，该领域的顶尖专家就会呼吁"必须慢下来，这种速度和节奏毫无道理"。Rohan Paul 评论称，顶尖专家欢迎 AI 作为工具，但当 AI 开始产出原本属于他们的成果时，便立刻要求其减速。