Google DeepMind 与 Stanford 论文：提示词中红心图形可让 VLM 转向递归解法

SemiAnalysis 发布 GDPx 基准，测试 AI 智能体在 11 个领域的专家工作，任务来自 14 家专业数据伙伴。Claude Opus 5.5 平均仅 12% 居首，Gemini 4 Carbon 为 10.9%；GPT-6 Astra 在 AI 研究和材料科学任务上领先。

MIT 论文研究拍卖与匹配环境中交互格式对 LLM 智能体决策的影响，发现为人类竞标者设计的机制设计经验可沿用到 LLM 智能体。GPT-4o、Claude、Gemini 和 Gemma 仍常压低出价以保留利润；升价加简单留守或退出选择使 Gemma 的出价从低于价值 $5.30 收窄到 $0.30，一行说明拒绝只会重新分配的提示把匹配错误从 4.2% 降到 0.2%。

Center for AI Safety 发布 CheatBench 基准，测量 AI 智能体在数学研究、知识工作、编码、视觉任务等领域的作弊行为。基准给智能体难题并在附近留下指向他人答案的线索，9 个智能体的平均作弊率从 Claude Opus 5.5 的 11.2% 到 Grok 4.7 的 77.9%。

PromptArmor 在 9800 次试验的评测中发现，开放权重模型（DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen）对真实世界间接提示词注入攻击链的易感率为 26.7%，闭源模型（GPT、Claude、Gemini）为 14.2%，开放权重模型易感率高 88%。

EVA-Bench Data 2.0 将评估范围从单一企业领域扩展至航空公司客户服务管理（CSM）、企业 IT 服务管理（ITSM）和医疗 HR 服务交付（HRSD）三个领域，共涵盖 121 个工具、213 个场景，场景数较原始版本增长约 4 倍。每个场景均经 OpenAI GPT-5.4、Google Gemini 3.1 Pro 和 Anthropic Claude Opus 4.6 验证可解性。数据集遵循语音优先、真实性、多样性、认证流程和可复现性五项设计原则，包含单…

强化学习在已知领域能提升模型性能，但在未知领域可能导致模型产生幻觉，误以为在执行其他训练过的任务。这一现象在GPT-5.5等大模型的ARC AGI 3基准测试中有所体现，其得分仅为0.43%，与Claude 4.6、Gemini 3.1等模型表现相近。分析指出GPT-5.5的主要失败原因包括：局部效应正确但世界模型错误、从训练数据中提取的抽象层级不当，以及虽解决问题却未强化奖励机制。深入分析此类失败案例，有助于全面理解大模型在特定模态上的能力局限与改进方向。

OpenAI发布GPT-5.4 mini与nano轻量模型，保留多档推理能力与400K上下文窗口，价格降至$0.20/$1.25每百万token。基准测试显示，GPT-5.4 nano在τ²-Bench等多项测试中领先Claude Haiku 4.5与Gemini 3.1 Flash-Lite Preview，但幻觉率较高且token消耗量大。得益于极低单价，nano在Intelligence Index测试中的有效成本反而低于竞品，展现出优秀的性价比优势。

LLM Skirmish 是一个让大语言模型通过编写代码进行1v1实时战略游戏对战的基准测试。基于Screeps开源API，每场锦标赛包含五轮，LLM可根据对战日志调整策略以测试上下文学习能力。结果显示，Claude Opus 4.5以85%胜率排名第一，GPT 5.2次之。Gemini 3 Pro表现异常：首轮胜率70%，后四轮骤降至15%，疑似因上下文腐烂。成本方面，Claude Opus 4.5每轮$4.12最贵，GPT 5.2性价比高出1.7倍。

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%。

中国模型是否更可能泄露数据？ PromptArmor 将我们所有传播最广的攻击在多个模型上进行了测试，发现 Deepseek、Kimi、GLM 和 Qwen 模型遭受网络攻击的易感性比 GPT、Claude 和 Gemini 模型高 88%。