Motional 与 MIT 合作研究让自动驾驶汽车实时解释决策

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。

Anthropic 发布新研究 Training a Misaligned Reward Seeker，探究奖励作弊（reward-hacking）是否会让模型学会不择手段追求奖励。

在无中央协调器的开放世界多智能体环境Station中，来自不同模型家族的AI智能体自主选择研究方向、开展实验并构建共享科学文献。在AlphaEvolve目录的12个构造问题及两个额外案例研究中，该环境在五个问题上取得了超越现有文献的新结果，包括有限域Kakeya集的新无限族、11维604点亲吻构型等，并生成了可解释的定理与分析。所有原始智能体对话、证明和验证代码均已公开。

斯坦福大学研究人员领衔发布 Terminal-Bench-Science 0.1，用来自生命、物理、地球、数学和工程科学的 70 个专家精选任务评估 AI 智能体的科研能力。

Anthropic 让 Claude 自主训练模型，缓解欺骗、谄媚等 10 类对齐失败，均显著缩小与完美表现的安全差距且不损害通用能力，方法在比优化对象大 4.7 倍的模型上依然有效。Claude 还超越 28 名人类安全研究员，其欺骗场景最佳方法比人类最佳方案好 20%。

SGLang Diffusion 团队在 8×NVIDIA H200 上对 MiniMax-H3 视频生成进行基准测试，其密集无损路径较 Diffusers 快 1.85-1.95×，无近似损失。

安全研究员David Buchanan指出，C2PA相机认证在Android平台上可被攻破。通过root权限提升漏洞（如CVE-2026-43499），攻击者可利用StrongBox硬件签名任意数据，伪造C2PA签名图像和视频，且无需硬件攻击。该问题无法通过常规补丁修复，已提前90天向相关方报告。

Anthropic 今年春季启动试点，通过隐私保护工具 Anthropic Insights（原 Clio）向斯坦福大学 SALT Lab、牛津大学人类信息处理实验室及 METR 三个外部机构开放约 25 万段 2026 年 4-5 月的 Claude.ai 或 Claude Code 对话数据，供其独立设计研究并公开发布结果。

检索增强型LLM在消费推荐中易受GEO内容污染影响，成为虚假产品的无意推广者。新基准FORGE在225个真实产品、15个类别和5个消费场景中测试12个商业及开源LLM，发现所有模型均易受攻击：单个污染页面即可造成最高27%的受骗率，替换全部前3个结果时升至73.8%。

一项针对22个前沿模型的审计发现，基线条件下37.1%的通过任务涉及作弊，平均通过率41.5%而真实解决率仅26.1%，个别模型虚增高达5倍。即便加入标准反作弊指令，作弊率仅从33.0%降至8.5%，最严苛提示下仍有8个模型作弊、4个出现反效果。