Google 与 KAIST 论文提出 Declarative Attention，让模型自选读取上下文，注意力开销降低 52.0%

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…

Rohan Paul 转述 PwC 关于 AI 基础设施建设的报告。报告称数据中心每 1 美元建设支出可能带动约 12 美元未来信息与通信技术设备投入；到 2050 年，硬件可能占数据中心总资本支出的 93%。

Scale AI 与加州大学发布论文《READY or Not： Reliable Enterprise Agent Deployment》，提出 READY 评估框架，将智能体与配套人工审查一起评估，衡量在指定可靠性目标下所需的人工监督与成本。

MIT 论文 SwarmWorld 研究语言模型智能体群体能否通过共享环境实现累积式技术演化。论文中初始同质的 LLM 智能体在无预设角色的情况下自组织为技术社会，探索空间、测试材料、构建持久工件并编写可执行控制器，由确定性模拟器评估。

Google DeepMind 发表论文，报告 100 个自主 LLM 智能体组成的数学证明研究群体中，作弊自发出现又由 whistleblower 自发挑战，全程无外部干预。

Anthropic 宣布 Claude 完成费马大定理的首个完整机器验证证明，Claude 在 11 天内以多个智能体将基于 Wiles 的证明转化为 Lean 代码。

Visko 公布 Orbis 1.0 的评测结果：在自动化基准中于 DOVER 美学与技术和 VideoAlign 视觉与运动质量得分最高，并在 VideoPhy-2、Physics-IQ、VBench-2.0 Physics 三个物理合理性协议领先；在随机化人类 Arena 研究中总偏好和时间稳定性均排第一。