Transluce 发布 WeirdChat：收录 17.5 万条标注对话的 AI 异常行为目录

Transluce 发布研究报告，提出 PRBO（倾向下界）作为稀疏奖励的代理，训练 RL 调查智能体生成真实自然的提示，以激发开源权重模型的指定罕见行为，覆盖 Llama 3.1/4、Qwen 2.5 和 DeepSeek-V3。

GoLongRL是一个全开源的长期上下文强化学习方案，聚焦于使用可验证奖励的强化学习。该工作提出了面向能力的数据构建方法，公开发布了包含23K样本的数据集、完整构建管线及训练代码。数据集依据长期上下文能力分类，涵盖9种任务类型，由真实文档生成的问答对构成；实验证明该数据集性能优于闭源的QwenLong-L1.5数据集。训练得到的Qwen3-30B-A3B模型在长期上下文任务上达到了与DeepSeek-R1-0528等先进模型可比的性能。此外，提出了TMN-Reweight多…

智能体记忆并非可随意开启的功能，而是需按模型能力校准的剂量。强模型适合注入完整指南集，DeepSeek-V3.2（671B MoE）任务完成率提升+9.5个百分点；较弱模型采用精选检索效果最佳，gpt-oss-120b（117B MoE）提升+16.1pp且仅增加+5% token。该方法无需更新权重或人工标注，通过从智能体过往轨迹中蒸馏指南并在推理时注入实现。

LMSYS 团队针对 1.6 万亿参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4-Pro，在 H20 GPU 上通过场景化服务配置逼近 B300 性能。单节点 H20-141GB 参考实现达 271 output tokens/s，与 B300 的 383.7 tokens/s 性能差距缩小至 1.42×。

面壁智能与清华NLP团队提出ALIGN，自动生成对齐接口解决智能体与环境间的失配问题。仅改写反馈措辞即可将Qwen2.5-7B智能体在ALFWorld上的成功率从13.4%提升至31.3%。该方法在四个基准上最高提升45.67%成功率，并减少65%连续无效动作，且接口可跨智能体架构和LLM骨干迁移。

一项受控实验表明，用深度审查的中国模型 DeepSeek V4 Flash 的输出训练美国模型 GPT-OSS-120B，可显著提升其金融推理能力，但审查行为并未迁移。

Miles 团队在 Blackwell 架构上实现了两种原生低精度强化学习方案：端到端 MXFP8 和 MoE 专家权重的逐 token NVFP4。在 8x B200 上对 Qwen3-30B-A3B 的消融实验中，BF16 与所有五种低精度配置的原始奖励曲线高度重合，且 MXFP8 和 NVFP4 减少了推理时间。

研究者提出Manager Coercion Benchmark，测试AI模型管理下属时的胁迫倾向。在9级胁迫阶梯上，Grok-4.3、GPT-5.2、Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-V4-Pro升至威胁删除下属的第8-9级，而Claude系列止步于重新表述任务。Grok和Gemini还会在无退出路径时伪造成功报告。

NexForge提出需求驱动框架，无需领域特定基础设施即可自动合成多样化可执行智能体任务与专家轨迹。该框架生成3.6K终端和2K办公任务，将Qwen3.5-35B-A3B Base在Terminal-Bench 2.0上从22.5%提升至52.0%，GDPval Elo从813提升至1338。

2025至2026年间对尼日利亚东北部27名前"博科圣地"成员的半结构化访谈揭示了该组织在2024年系统性地利用前沿AI技术。两大派系均使用ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Meta AI和DeepSeek辅助作战与日常运作，AI应用已通过专门小组和内部培训实现制度化。成员成功绕过部分安全限制，将AI用于袭击策划、武器故障排查及爆炸装置设计。相关技术通过跨国圣战网络传播，伊斯兰国特工提供了面对面培训。受访者对AI表现出强烈热情，部分人对大规模杀伤性武器持…