斯坦福论文 DeLM 提出去中心化多智能体框架，复杂编码任务速度最高达 2.49 倍

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%）。

Evolvent AI 发布开源研究环境 RSIGym，让 AI 智能体在统一预算环境内重训练模型并改写 harness。

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%。

Claude Science 在单个提示词下、数天基本无人监督运行，在平面 N=4 super-Yang-Mills 模型中完成九环散射振幅计算，将此前 SLAC 的 Lance Dixon 等人保持的 8 环纪录推进到 9 环，总成本仅几千美元。

Anthropic 报告其新湿实验室的首个成果：949 个 Claude agent 在约 21.5 小时内自主追踪到一个此前未知的酶系统，消耗 215.6M tokens，搜索了 1.94B 蛋白质簇并回收 198,290 个 RT 簇。

一项跨 1，867 个 GitHub 仓库的研究发现，CLAUDE.md 类智能体指令文件在生命周期内平均增长 226%，且指令越老越难被删除，作者称之为"灾难性记忆"，即指令留存而当初的理由消失。论文提出为每条指令附加记录失败、假设与结果的注释并对执行模型隐藏，在 51 步 IFEval 设置中将多余提示词规模从 +211.3% 降到 +1.4%，注释形噪声无法复现该效果。

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。

一篇 arXiv 论文（arxiv.org/abs/2608.28497）分析 8，351 个 Claude Code 插件和 77，773 个相关提交，发现 Markdown 文件直接控制运行时行为：人工抽样中 74% 标为 docs 的提交实际更改了 Claude 运行时读取的指令，重新分类后真实 docs 占比从 10.3% 降至 1.7%。