FrogNano：4B 编码智能体经在线任务合成训练后在 SWE-bench Verified 达 61.5%

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…

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。

Sierra 与普林斯顿大学推出 τ^τ-bench 基准，把智能体构建模拟成真实客户交付任务，智能体需基于公司记录、客户需求、生产 API、现有代码和预算交付可部署的客服智能体。

Google 发布 ScientistTwo 论文，展示 AI 研究中的递归自我改进：模型先改进人类方法，再以自身发现为新基线继续改进。它以提出想法、实验验证、剔除无效方案并根据评审反馈开启新一轮的循环方式，自主改进了 107 个人类定义 ML 问题中的 86 个；在基于 ICLR、ICML 和 NeurIPS 论文的问题上，报告了 80.4% 的成功率和相对原始人类基线平均 25.2% 的改进。

Chamath 撰文指出，开源权重模型与前沿闭源模型的能力差距仅约 4 个月，因此不必赢下所有 benchmark，只需让闭源模型的溢价变得可谈判。对许多日常企业负载而言，更低的成本、更深的定制、基础设施控制权以及把专有数据和工作流留在公司内部，可能比略微落后于前沿更重要。市场将走向混合格局，而非赢家通吃。

卡内基梅隆大学与牛津大学论文提出"循环流"（looped flows）方法，让模型通过反复改进隐状态而非生成更长的思维链来"思考更久"，额外迭代步数可显著提升准确率，小模型也能借此获得更强推理能力，意味着测试时计算不必等同于生成更多 token。该方法通过让每次更新学习一个小型去噪任务、同时保证隐状态对下一次更新仍有用，解决了循环模型长循环训练不稳定的问题。