智能体购物研究：偏好难预测

关于Mythos和网络安全的讨论并非炒作。 （正如任何使用Fable进行自主工作的人可能已经认识到的那样。）

其中一段被复原的文字，两千年来首次被读到："经过研究和学习的极限努力……拥有同样的实践智慧……"

🚨我们的论文已在PNAS发表：我们发现经典的人类说服技巧以一种"类人"的方式对AI有效，使其同意不当请求（将顺从率从35%提高到51%） 该技巧对一系列主流大语言模型有效，尽管较新的模型抵抗力更强 https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2535868123

一些早期证据表明，谷歌 AI Overviews 可能正在对维基百科造成编码智能体对 StackExchange 所做的那种影响…… https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6164926

Ethan Mollick 分享论文，指出模型的任务自动化能力与辅助人类工作的增强能力并不必然相关。擅长独立执行任务的模型，未必擅长帮助人类更好地工作。例如 Opus 和 Sonnet 擅长自主执行任务，但辅助表现不佳；GPT-5-Mini 两方面均佳，Gemini 模型则更擅长作为助手而非自动化执行者。

Moltbook尽管怪异、漏洞百出且充满人类角色扮演，但100%预示了智能体在野外通信时实际发生的情况。

是时候假装我精通数学了，这样我才能对这东西有多厉害发表点看法。

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。

Recent advances in inference-time scaling have significantly improved the reasoning performance of large language models (LLMs). However, these methods typically rely on repeated generation or external verification. To address this limitat…