Google、UCLA 与 CMU 发布 GenXR-Bench：编码智能体开发 XR 应用常因丢失 3D 空间定位而失败

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…

Google DeepMind 论文将 4 个 Gemini 4 Argon 智能体放入沙盒 Minecraft 生存世界，只给一个目标击败 Ender Dragon，未分配角色或预写游戏工具，智能体通过聊天和共享记忆自行组织分工。

Google DeepMind 论文《The Illusion of Stochasticity in LLMs》发现 LLM 无法自主完成符合目标概率的随机采样。

Skyfall AI 演示了工程世界模型 SKY-001，可将文本提示或 2D 草图转成可直接在 Autodesk Fusion 打开的完整 CAD 构建序列。它靠视觉规划而非反复调用 LLM，先把物体拆成子装配与零件，再由构建世界模型预测有序草图和 3D 实体状态。每个案例耗时 3.9 秒，对比 GPT-6 Astra 的 199 秒。

德州大学论文提出Jev-Mem，把链接、停止搜索等小决策交给快速打分模型Jev批量输出概率，LLM只在最后读取记忆并作答，使长对话记忆构建速度提升6.6倍。在LoCoMo长对话基准上，其回答得分0.777，高于最佳基线的0.700；记忆构建耗时158秒，最快对手为1,044秒，回答耗时0.93秒对1.47秒。

Google DeepMind 与多所高校发布 TheoPhysEval 基准，用专家贡献的 50 道未发表研究级理论物理题测试 AI 智能体，每道题约相当于领域专家一天的工作量，单题成本低于 3 美元。