Google 论文：程序图让 LLM 智能体长任务更稳

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…

Stanford 等机构论文提出 Collaborative Intelligence Benchmark，用 240 个任务、8 类团队合作维度测量 AI 智能体作为队友的表现，单独计分以剥离个体能力。

马克斯·普朗克论文发现，开启推理后不同LLM的一致性上升，连错误也更趋同。作者用9个Qwen和GPT模型在3个基于美国人口普查调查的预测任务上测试，开启推理后全部9个模型都答错的人群比例上升2.0至2.4个百分点；对推理链最长的人群，校正后一致性降至约0.31至0.39。作者建议在涉及人的决策中检查模型集合里是否有人能给出正确答案，因为更高一致性也可能意味着更多共同错误。

Stanford 论文《A Circuit for In-Context Learning》（arXiv:2611.05344）发现小语言模型的 few-shot 学习不是从示例学到新规律，而是通过标签查找已有映射，仅在标签重复时触发。

MIT 与昆士兰大学研究分析了企业对 AI 风险的披露情况：前 100 大公司中 32% 未提及任何 AI 风险，前 1000 大公司中估计有 62% 如此。最严重的风险反而最少被提及，前 100 大公司无一提到权力集中或 AI 竞赛，仅 4 家提到危险 AI 能力；AI 开发者提及失准的比例为 15%，而歧视达 85%（仅统计 13 家开发者）。作者主张企业应明确列出自身风险及对应防护措施。

Stanford 研究者在 220 个真实专业任务上用同一模型 Qwen3.6-27B 测试 4 种单颗 AI 芯片，衡量每单位能量产生的有用工作。结果显示 NVIDIA B200 相比 AMD MI350X 每单位能量带来超过 4 倍的美元价值和超过 9 倍的专家时间节省，即模型不变、仅换芯片也会显著改变同样电力预算下的经济回报。作者引用的论文还构建了 Joules-to-GDP 指标，测试 5 个开源模型，其中 Gemma 4 31B 用 23% 的能量达到 GLM 5…