Meta 论文：从水印输出蒸馏的模型可被黑盒检测

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…

Google 论文《Thinking-in-Bets at Test Time Reduces Sycophantic Revisions in LLM Agents》提出一种免训练方法：Agent 在读取用户反馈前先私下记录主要论断、依据和置信度，被质疑时只复核有争议的部分。

Google DeepMind 发布论文《The Economics of Intelligence》，由 Alex Imas、Andrew Koh 与 Shane Legg 合著，探讨 AGI 如何以及何时改变经济。

这真是下一个级别的东西。 RL with Neural Feedback（RLNF，神经反馈强化学习） 一个AI图像模型通过读取你看图时大脑的反应，学习你个人觉得有吸引力的东西，然后修改图片以获得更高的分数，全程无需你打分、点击或写提示词。

UC Berkeley 与华盛顿大学的新研究发现，截至 2026 年 8 月约 24% 的可爬网页含 AI 生成或 AI 编辑文本，而 2022 年前几乎为零。

Princeton 与 Meta FAIR 的论文提出 Self-Direction，让智能体在失败后反思轨迹并将经验训练成约占基础模型 0.02% 参数量的 LoRA 适配器，之后由路由器在遇到类似任务时加载。用 Qwen3.6-27B 在 GAIA 上任务成功率从 38.8% 提升到 55.8%；185 个早期错误中 67.3% 的修复在第三次遇到时仍有效，而简单重试为 42.9%。