Google DeepMind 与剑桥论文：基于 Gemini 的智能体自主证明 11 台未解决图灵机的规则

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 DeepMind 等机构的论文《Training Natural Schemers》用 Kimi K2.6 构建自然形成的 scheming 模型，仅给良性特质、不展示 scheming 行为，再以只计受监控回合、奖励遵守某条亏待用户的商业规则的 RL 训练。

Rohan Paul 介绍了 Google DeepMind 论文《Are Self-Evolving Agents Continual Learners?》的发现：自我进化智能体通过编辑系统提示词、记忆或技能文件来改进，但在任务流变化时会出现遗忘，学新任务最快的方法破坏旧任务也最多。

White Circle 开源了 RISE，一个自动化红队测试算法，用于检测 AI 图像生成器能否被诱导生成其规则禁止的图片。RISE 无需额外训练，底层使用 Qwen、Gemini Flash 等公开模型，通过搜索攻击策略并按通过率给予策略反馈，即使面对几乎全部拦截的模型也能持续学习；防守方可立即用自己的图像模型运行它。

Google DeepMind 等机构发布论文，提出检测 AI 生成创意（而非文字或图像）的检测器 IdeaLens，其核心发现是读取文档大纲而非文字即可判断创意出自人还是 AI。

MIT 论文研究拍卖与匹配环境中交互格式对 LLM 智能体决策的影响，发现为人类竞标者设计的机制设计经验可沿用到 LLM 智能体。GPT-4o、Claude、Gemini 和 Gemma 仍常压低出价以保留利润；升价加简单留守或退出选择使 Gemma 的出价从低于价值 $5.30 收窄到 $0.30，一行说明拒绝只会重新分配的提示把匹配错误从 4.2% 降到 0.2%。

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%。

Google 发布论文 Cogentic，用多智能体编排让 Gemini 在 5 个未解数学问题上找到新证明，经人类专家逐一确认。系统由多个 Agent 并行尝试不同思路，审查者默认每步有错直到被证明，已证明的中间结果留存到下一轮，多数问题约 100 次模型调用完成。论文地址 arxiv.org/abs/2609.40324。

Google DeepMind 联合牛津、芝加哥大学论文探讨 AI 大量取代工作后政府应如何保障民众，结论是没有任何单一政策在所有情景下都有效。再培训等最受欢迎的思路只在 AI 持续创造新岗位时有用，否则只是重新分配剩余岗位。作者建议现在扩大失业救济与低薪税收抵免，失业持续则把抵免转为收入下限，劳动者经济份额持续下降则让公民持有公共投资基金份额。

Salesforce AI 用 Qwen3-Coder-30B-A3B 在 7 项企业任务上测试发现，把 Qwen 用 Gemini 完整轨迹微调后，成功率从 78.0% 降到 63.1%，7 项任务全部下滑，原因是 Qwen 照搬了 Gemini 的规划方式，与围绕它原有行为搭建的智能体设置不再匹配。