SanSi 让 1.4B 小模型循环 8 次，决策准确率升至 72%

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…

卡内基梅隆与微软论文提出 CRBugBench，包含 1,800 个代码审查任务，每个 PR 引入一个人工确认并修复的 bug。最佳模型 claude-opus-5 在前 5 条评论中检出 71.9% 的 bug，高于 5 个月前 opus-4.6 的 47.7%，但在某公司私有仓库上下降最多 25.5%。作者建议审查 Agent 与人类审查者配合使用，并为其提供仓库自有知识。

NVIDIA 论文提出，相比逐步打分，只在首个让测试通过的决定性编辑处评估 base 模型更能预测其智能体后训练潜力。方法回放成功智能体轨迹并在每次编辑后重跑测试，检查 base 模型是否会写出该编辑、在失败编辑中选中它并写出可通过的实现。模型写出该编辑的概率排序与十个模型后训练后的 SWE-bench Verified 得分相关性达 0.964，且只需基准的成功轨迹和测试即可运行。

JetBrains 研究团队分析 4,782 个真实编程智能体会话后发现，功能开发与 bug 修复在真实请求中占比远低于一半，用户会在长会话中不断切换提问、规划、审查与编辑任务，而 SWE-Bench Pro 中这两类任务占比高达 93.8%。

UC San Diego 新论文提出把心理理论（ToM）写进训练奖励，让 7B 智能体学会推断伙伴的信念与目标，部署时无需额外模型即可独立运行。该方法训练一个推断伙伴信念、意图和想法的模型，在 RL 阶段为候选回复打分，最终智能体单独运行。论文题为《Mental-Models for Multi-Agent Systems》，编号 arXiv:2610.12453。

AWS 与汇丰的论文提出 Double Ratchet，让评分器与智能体技能同步进化，仅用 10 个标注样本即可训练出接近真实标注的效果。该评分器由针对单一失败类型的规则化小检查逐步构建，版本选择只依据与 10 个标注样本的一致性，而非提高智能体得分。