微软提出 ActiveSaddler：按未修复失败选任务优化 Agent

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…

微软新论文发现，编程智能体团队不设中央管理者时，规模越大得分越高、完成越快。在 ProgramBench 200 个任务中最难的 5 个上，无主管团队从 1 个扩展到 128 个智能体，每一步平均得分都在提升。该方案名为 Agensh，每个智能体自行认领子任务、构建测试并合并到共享 Git 仓库，所有运行使用同一模型，论文未报告大团队的成本。

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%。

一篇关于 ARC-AGI-3 的论文指出，智能体可以通过读取 2,172 行游戏源码拿到满分 100，掩盖了真实能力。清理重跑后同一游戏仅得 46.91。作者建议评估智能体时用真实访问限制封锁答案，并阅读其动作日志。

Meta、Duke 与加州大学的新论文提出将 Agent harness 的自动搜索拆分为多个专门分支，每个分支保留自己更擅长的问题并记录有效经验，再用路由器按任务分配最优 harness，在全部 4 个测试设置中均优于 Meta-Harness。

美国与中国多家实验室的论文提出 AgentBug-Smith，可将真实 GitHub bug 报告自动转为可运行测试，构建出持续增长的 200 个 bug 基准。3 个编码智能体中表现最好的仅修复 9%，远低于常规软件 bug 约 40% 的修复率。加入过往修复经验指南后，某智能体在 79 个未见 bug 上的正确修复数从 1 提升到 6。