微软新论文：编码智能体瓶颈在“读代码”而非“改代码”

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…

WUJI 的 20 关节机器手 WUJI Hand 2 在物理仿真中训练转笔策略并成功迁移到实机，在 IROS 2026 现场展示，还配有一款可实时控制该手的传感手套。

一篇 Stanford 等机构的论文发现，harness（提示词、工具、检查）改动能修复循环或停滞等过程失败，而交付糟糕计划的内容失败需要权重训练。

商汤 SenseNova 团队推出 SenseNova-RoboRSI，在 GPT-6 Astra 模型权重不变的前提下，将 RoboDojo 平均分从基线 28.97 提升至 56.83，任务成功率 50.83%，并在 LIBERO-PRO（94.50%）和 RoboCasa（64.60）上取得高分。

东京都立大学等机构的论文发现，基于厂商旧模型训练的 AI 文本检测器在模型代际更迭前可捕获 99% 以上的改写，更迭后仅捕获 3.8%。论文用 4,000 篇前 ChatGPT 时代摘要由 25 个 LLM 版本改写进行测试；引用案例中 Pangram 漏掉 79.8% 被 Meta Muse-Glimmer 改写的科学摘要，但对 5,000 篇人写摘要仅误报 1 篇，作者建议每次模型发布都重新验证检测器。

AI 文本检测器 Pangram 漏掉了 Meta 的 Muse-Glimmer 改写的 79.8% 科学摘要，而仅将 5,000 篇人类摘要中的 1 篇标记为 AI 生成。 在东京都立大学的一篇新论文中，研究人员发现，Pangram 漏检的 AI 改写摘要比例在很大程度上取决于 LLM 版本。 研究表明，它捕获了 93.5% 的 GPT-5 改写内容，但漏掉了另一个新模型改写的 79.8%。其漏检率主要取决于改写所用的模型。