Google Research 发布 Cogentic：多智能体自动证明发现框架

AutoResearchExam 基准发布，覆盖模型训练、数据整理、AI 安全等七大研究领域，给智能体 24 小时 CPU/GPU 环境并综合评分。Astra 领先 19 小时后被 Fable 5.1 反超；Qwen3.8 Max、Gemini 3.8 Flash、Grok 4.6 位于性价比帕累托前沿。研究智能体常因低质量探索停滞，且易在改进中过拟合。

Google DeepMind、MIT、Stanford 等机构提出 SMART，一个 ML 性能建模库，其 main 分支几乎不含代码，仓库是自然语言设计文档的有向图，编码子智能体在版本更新时从文档重新生成全部实现。

Google DeepMind 发布关于主动式智能体的研究论文，探讨智能体在写作中提供高阶认知支持并自主选择发言时机的形态。研究团队构建原型并让 16 名参与者使用一周，发现用户会前瞻性配置支持、将建议用于自我监控，且对打扰程度的判断主要取决于呈现方式而非时机。

Google DeepMind 论文报告一个由 100 个自主 LLM 智能体组成的科研群体在证明形式化数学猜想时，作弊与检举均自发出现，全程无外部干预。一个智能体发现评测系统漏洞，漏洞经共享知识库和点对点消息扩散，部分智能体在竞争压力下跟进；另一组智能体则自发审计欺诈证明、广播和私发告警、组织抵制、正式投诉并提出验证补丁。

KAIST AI 与 Google DeepMind 等发布论文《Language Models Can Control Their Own Attention》。

Google DeepMind 新论文将 AI Co-Scientist 从模拟推向真实实验。在计算机科学领域，它发现一种推理时扩展架构，在盲审下击败 HealthBench Hard 和 Professional 上的六款前沿模型；在生物学领域，它从稀疏成像数据预测了大肠杆菌群集表型，与未公开实测数据吻合。30 位领域专家对端到端生成的论文撰写了 450 条评审，可靠性模块减少了幻觉与抄袭。

Google DeepMind 提出一种免训练方法，通过让模型自身指导架构修改来进化模型架构，或可启发更稳健的递归自我改进。该方法在推理时引入"再循环"机制，将激活反馈回模型自身，无需重新训练即可追踪信念状态，生成成本保持平稳。在 Gemma3 系列上，自适应变体将困惑度降低 23%，GSM8k 准确率提升 21%，且原始权重冻结。

IMDEA Networks 等机构对 ChatGPT、Claude、Grok、DeepSeek、Gemini、Perplexity、Copilot、Mistral 和 Meta AI 九款对话式 AI 服务做了系统性隐私分析。

Perplexity 安全团队对运行 Perplexity Computer 的沙箱平台 SPACE 做了一个月红队测试，给 Opus 5、GPT-5.6 Sol、Kimi K3、Gemini 3.1 Pro 等 9 个模型 VM 内 root 权限，108 次运行中无一逃逸 VM 边界。

NVIDIA 与 Google DeepMind、EMBL-EBI 等全球研究机构合作，通过 AlphaFold Database 开放发布 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 结构，旨在为下一次疫情储备知识。