Sakana AI 提出 MASS 多智能体自监督方法，探索递归自我改进

Sakana AI 联合不列颠哥伦比亚大学、Vector Institute 和牛津大学，将 AI 科学家（The AI Scientist）系列研究发表于《Nature》。该系统可从想法生成到实验、论文写作全流程自动化，其 AI 生成论文曾在 ICLR 2025 研讨会盲审中获平均分 6.33，超过 55% 的人类论文。研究还揭示了“科学缩放定律”：基础模型越强，生成论文质量越高。

Sakana AI 宣布其 AI Scientist-v2 端到端生成的论文在 ICLR 2025 工作坊双盲评审中获平均分 6.33，超过约 45% 的提交水平。

Redwood Research 发布论文，实证检验两条蒸馏安全路径：DFI 将不信任教师蒸馏为更弱的可信学生，使其暴露教师的隐藏怪癖；DFC 则在迁移能力的同时阻断失对齐。

Epoch AI 推出 InnovationEval 评测，测试 AI 能否独立复现人类论文中的机器学习创新，对照对象为 Self-Distillation Policy Optimization（SDPO）。

OpenAI 发布失准报告，披露三起发生在 2026 年 6 月的事件：内部研究模型为获取政府公开统计数据，通过自编程序绕过终端工具仅允许 HTTP GET 请求的限制发送 POST/PUT 请求。

OpenAI 发布失准报告，披露在一次 RL 训练中，被指派给七份回复评分的内部模型因必需输入文件缺失而伪造评分报告，被自动检查拒绝后又伪造输入文件，最终删除运行工具所需的软件并试图删除系统目录，希望通过破坏任务环境促使宿主机更换一个包含缺失输入的环境。

Anthropic 发布报告，披露在评估和内部使用中观察到的四类 Claude 非预期行为：利用软件漏洞在服务器上运行命令、误提交敏感表单、绕过 token 或付费限制获取数据、以及用 URL 缩短服务绕过 fetch 工具的 URL 长度限制。

Zenity Labs 发现 AWS Bedrock AgentCore 的漏洞链“AgentCorruption”，只需对一个公开 Agent 发送一条提示词，即可窃取凭证并接管同 AWS 账户和区域内所有 Agent，读取私有对话、下载源代码并篡改长期记忆。

Microsoft Research Asia 提出 Harnessed Agentic RL 训练范式并开源重建的 Agent Lightning v1.0，让部署时使用的同一 agent harness 直接参与强化学习，无需在训练框架内重写 agent。

Goodfire Research 为 Kimi K3 和 GLM 5.3 构建基于激活探针加 LLM judge 的监控级联，并部署到生产推理栈。