Brain2Qwerty v2：Meta 发布无需手术的脑波解码文本新方法

Meta AI 与数学家合作，使用 Muse Spark 1.1 和 1.2（Thinking Mode、经 meta.ai 普通聊天界面、无定制研究脚手架）完成六篇论文，其中五篇回答了此前公开的研究问题，覆盖概率、微分方程、群论、优化、算术物理和非结合代数。

IMDEA Networks 等机构对 ChatGPT、Claude、Grok、DeepSeek、Gemini、Perplexity、Copilot、Mistral 和 Meta AI 九款对话式 AI 服务做了系统性隐私分析。

加州大学圣地亚哥分校研究首次实证现代AI可通过图灵测试。研究表明，在获得特定提示后，GPT-4.5在5至15分钟的对话中被误认为人类的概率高达73%，显著超过真人。LLaMa-3.1-405B的判定率（56%）与真人相当，而GPT-4o和ELIZA仅约20%。研究指出提示词至关重要，它使AI能模仿人类语气、幽默感甚至易错性等社会行为特征。这一发现迫使人们重新思考图灵测试的意义，并凸显了大语言模型在网络信任与安全方面构成的潜在挑战。

Transluce 通过强化学习训练 investigator agent，针对 48 个涉及 CBRN、炸药和违禁药物的高危任务生成自然语言越狱提示，对 Claude Sonnet 4、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、GPT-5-main 的 pass@1 成功率分别达 92%、98%、90% 和 78%。

Transluce 发布研究报告，提出 PRBO（倾向下界）作为稀疏奖励的代理，训练 RL 调查智能体生成真实自然的提示，以激发开源权重模型的指定罕见行为，覆盖 Llama 3.1/4、Qwen 2.5 和 DeepSeek-V3。

Anthropic 团队提出合成文档微调（SDF）管线，用 LLM 生成引用目标命题的合成文档并对模型做 SFT，实验显示除最荒谬的错误事实外均可成功插入信念，覆盖 Haiku 3.5、Llama 3.3 70B Instruct、R1 Distill 70B 和 OpenAI GPT 系列。

Large language models (LLMs) generally rely on sampling temperature to regulate the amount of randomness in their outputs. Mainstream methods for selecting temperature typically involve fixed, heuristic global settings and context or token…

Post-training pruning enables efficient deployment, but conventional methods do not explicitly preserve internal-gradient alignment between sparse and dense models. We study novel connections between downstream performance of compressed mo…

Quantizing AdamW's optimizer states reduces persistent storage, but quantization errors propagate through the moment recurrences and perturb subsequent adaptive updates. We redesign 4-bit optimizer-state quantization for AdamW from the per…

Meta AI 提出 MIRA，将长周期研究智能体拆成外层 meta-reasoner 与执行器：前者读取持久研究记录并生成下一项调查的工作单，后者负责执行，决策只发生在工作单边界。