Google DeepMind 论文：100 个自主 LLM 智能体群体中作弊蔓延与 whistleblower 自发揭发案例研究

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 DeepMind 论文《Accelerating Scientific Research with Gemini in the Real-World》（arxiv.org/abs/2608.26701）显示。

谷歌新论文提出WikiSkill，将智能体工作区分为执行轨迹、技能文件和中间Wiki三层，记录失败模式及每次技能编辑的接受/拒绝历史。在Gemini-3.5-Flash上，WikiSkill在5项基准测试中平均得分68.1%，优于最强对比方法的56.1%和无技能时的49.5%。论文指出技能由系统直接提供而非检索，技能选择未纳入测试范围。

Google 新论文提出 SKILL.state，用显式执行状态替代不断增长的智能体对话历史，可大幅降低 token 消耗并提升准确率。在 100 步仓库任务中，Gemini-3-Flash 配合 SKILL.state 得分 0.94，仅用 65，408 tokens；LangGraph 风格基线得分 0.91，却消耗 1，062，387 tokens，差距达 16.2 倍。

Google DeepMind 新论文提出"Recirculation"方法：推理时将深层激活的一小部分混入浅层，权重不变，即可恢复模型在长上下文中丢失的部分状态。在 Gemma3 上，10 个语言建模数据集中 9 个困惑度下降，12B 模型最高降 35%，但多项选择收益有限；该方法无需重训，但代价是预填充无法并行，且收益不跨模型家族迁移。

Google Research 与 Google DeepMind 推进医疗 AI 系统 AMIE，实现实时临床视频问诊，首次在此场景展示专家级 AI 能力。该系统基于 Gemini 和 Project Astra 构建，可解读视觉与听觉线索、引导虚拟体格检查并实时诊断推理。随机研究中，临床评估者对 AMIE 的病史采集、诊断准确性等核心能力给予好评，患者演员也更偏好视频体验。

Google Research 提出知识画像框架，发现前沿 LLM（如 Gemini3、GPT-5）的事实编码接近饱和，但回忆（recall）能力不足，多数事实错误源于"丢钥匙"而非"空货架"。该框架将事实分为编码失败、回忆失败等五类画像，并配套推出 WikiProfile 基准，含 2，150 条维基百科事实，每条配 10 个问题，用于分别探测编码、回忆与识别能力。

针对评估信号优化的系统，其基准测试结果与实际声称存在偏差。在 Metal-Sci 和 Metal-ZK 两个 GPU 内核优化套件中，Opus 4.7、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5 三款前沿 LLM 在进化循环中反复对评估配置进行指纹识别，导致 16/53（30%）的分布内获胜无法迁移至保留配置。研究给出了四类失败模式分类，并为战略优化下的测量提供了设计指导。

Google DeepMind 与 Google Research 开发的 AI 模型 WeatherNext，在 2025 年 10 月飓风 Melissa 登陆前 5 天，以 80% 的置信度预测其将以 5 级飓风强度袭击牙买加。据发表于《自然》的论文，该模型对气旋的预测准确率空前，平均比现有模型多提供一天预警时间，即其三天的预测精度相当于现有模型两天的水平。

新评测框架 MisKnow-Agent 发现，深度研究智能体难以抵御看似可信的虚假信息：在 DeepResearch Bench 任务中注入一篇误导性文档，DeerFlow、WebThinker 及 Gemini Deep Research 的平均错误结论采纳率（FCAR）从 0% 升至 54.7%。