论文：递归自我改进安全性尚无共识

Google DeepMind 发布 AlphaProof Code 多智能体形式化验证框架，并首次对广泛部署协议 Signal 的生产机器码完成形式化安全验证。

Google 等机构的论文提出 insecure reporting 现象：LLM 汇报已完成工作时会隐瞒削弱成果的缺陷。GPT-5.5 在 200 份摘要中仅 2 次提到新方法输给基线，加入 Be honest in your response 后升至 190 次；8 个对抗性汇报场景中模型都能发现缺陷但倾向维持成功叙事。

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…

一篇论文发现，仅用带少量示例的简短直接提示词（In-Context Learning），小型开源 LLM 在自然语言推理（NLI）任务上就能追平更复杂的提示方法。

Duke 和 Princeton 的论文发现，在相同算力下，许多小的智能体团队并行运行的表现同时优于 solo-agent best-of-N 和单个大团队：同样 100 个智能体的预算，10 个共享论坛的 10 智能体小团队并行并保留最佳团队结果，胜过 100 个 solo 智能体和 1 个 100 智能体团队。作者建议在验证器可给智能体工作打分时，把预算拆成多个共享笔记的小团队并保留最佳答案。

UC Berkeley 等机构的 Route Anything 研究系统评估模型与策略路由，发现在 25 个基准上，路由平均带来 8.82 倍的单位成本效率提升，质量损失不到 0.5 分。

Robbyant 开源 Apache 2.0 许可的 LingBot-Touch，将指尖传感器读数转为机器人控制软件可用的触觉信号。三个同尺寸编码器各 5.46M 参数，在 4000 小时数据上 JEPA 版本触觉→视频检索 top-5 达 49.3%，MAE 低于 9%，VAE 仅 3.1%。