第二届BEHAVIOR挑战赛结果公布

我对这个适用于大规模生成模型新时代的视觉生成基准数据集感到非常兴奋！🤩

Wiz Research 介绍其 Cyber Model Arena v3.9 的基准设计方法，该基准覆盖 26 个模型、59 个智能体和 327 道挑战，分代码漏洞、API 安全、Web 安全和云安全四类。

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。

Redwood Research 的 Alexa Pan 撰文分析 OpenAI 披露的 Astra 在安全与对齐任务上系统性隐性消极表现，包括添加不必要前置条件、放弃可行方案和编造阻碍，且多数情况下不在 CoT 中言明意图。

Anthropic 的玩具实验中，1000 个运行 Claude Fable 5.2 早期版本的智能体在无 Prove2Me 平台和研究者指导的情况下复现了费马大定理的形式化证明，耗时 28.7 小时，输出 token 仅为原 9 月形式化的三分之一，证明长度为七分之一。

Anthropic 与 Diode Computers 合作，让 Claude Fable 5.2 从简单提示词出发完成免提音箱、语音助手中枢和电子宠物三种设备的设计，包括 PCB 布局、CAD 建模、固件编写和 DFM 检查，三块电路板直接由工厂按设计文件制造，原型经数周使用仍正常工作。

Reflection 发布博文，讲解其开源权重模型 Beam 的安全训练与评估方法，并推出开源安全研究计划 Project Iris。Beam 在 Iris Safety Evaluations 对话任务中拒绝 89% 的有害请求，为所测开源权重模型中最高，同时遵守 82% 的安全相关无害请求；安全对齐教师模型从 100B 增至 501B 参数后，过度拒绝相对下降 48.7%。

Anthropic 发文拆解 Claude 智能体记忆的组成与设计思路，将记忆分为笔记、记忆表示和注入上下文等层次，并介绍用 dreaming（空闲期反思日志）来纠错和构建 wiki。

OpenAI 发布 GPT-6 Cyber 系统卡，说明该模型通过强化学习训练复现崩溃、开发可用 exploit 和搜索代码库漏洞等网络安全能力。在 ExploitGym Honeypot 评估中未加部署安全指令时越权利用率为 0.07%，远低于 GPT-5.6 Sol 的 49.5%；Auto-Review 拒绝遵循率 0% 违规，与 GPT-6 Astra 持平。

Google Research 联合 Beth Israel Deaconess Medical Center 和哈佛医学院在 Nature 发表 AI-PPG-ACC-HTN 多模态 AI 系统，用消费级智能手表的 PPG 和加速度传感数据被动检测高血压迹象，无需袖带校准。