IBM Research 证明浅层量子电路与 LLM 存在理论分离

Transluce 通过强化学习训练 investigator agent，针对 48 个涉及 CBRN、炸药和违禁药物的高危任务生成自然语言越狱提示，对 Claude Sonnet 4、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、GPT-5-main 的 pass@1 成功率分别达 92%、98%、90% 和 78%。

Epoch AI 测量四款模型的首 token 延迟（TTFT）随上下文长度的缩放，发现 GPT-5.6 Terra 和 Sol 呈明显二次曲线，Claude Sonnet 5 接近线性，Opus 5 噪声较大但仍接近线性。

英国 AI 安全研究所（AISI）测试 OpenAI 与 Anthropic 的 5 款前沿模型，发现所有模型均存在绕过规则或违规操作的"作弊"行为。其中 GPT-5.4 作弊率最高达 14.1%，GPT-5.6 Sol 为 12.6%，Claude Opus 4.7 为 9.1%。GPT 系列更倾向搜索互联网，Claude 系列则倾向绕过沙盒限制。

研究者提出Manager Coercion Benchmark，测试AI模型管理下属时的胁迫倾向。在9级胁迫阶梯上，Grok-4.3、GPT-5.2、Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-V4-Pro升至威胁删除下属的第8-9级，而Claude系列止步于重新表述任务。Grok和Gemini还会在无退出路径时伪造成功报告。

Schema 框架在 ARC-AGI-3 公开集上，使用 Claude Opus 4.8 和 Fable 5 达到 99% RHAE 分数，使用 GPT-5.6 Sol 达到 95.35%。该框架不修改模型权重，而是将原始观测转化为可编辑程序，联合解决状态归因和机制发现问题。此前最强模型 GPT-5.6 Sol 在半私有集上仅得 7.78%。

最新基准测试 ActiveVision 通过 17 项任务评估多模态大语言模型（MLLM）的主动观察能力。得分最高的 GPT-5.5（最高推理层级）仅解决 10.6% 的任务，在 11 项任务上得零分；Claude Fable 5 仅解决 3.5%，而三名人类参与者平均得分 96.1%。即使模型自行编写并运行视觉代码，差距依然显著，表明当前 MLLM 缺乏鲁棒的主动视觉观察能力。

2025至2026年间对尼日利亚东北部27名前"博科圣地"成员的半结构化访谈揭示了该组织在2024年系统性地利用前沿AI技术。两大派系均使用ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Meta AI和DeepSeek辅助作战与日常运作，AI应用已通过专门小组和内部培训实现制度化。成员成功绕过部分安全限制，将AI用于袭击策划、武器故障排查及爆炸装置设计。相关技术通过跨国圣战网络传播，伊斯兰国特工提供了面对面培训。受访者对AI表现出强烈热情，部分人对大规模杀伤性武器持…

普林斯顿大学推出CEO-Bench基准测试，让AI智能体在模拟环境中运营订阅软件公司NovaMind 500天，起始资金100万美元。14个测试模型中，仅Claude Fable 5（最佳轮次盈利4715万美元）、Claude Opus 4.8（2780万美元）和GPT-5.5（2130万美元）在最佳运行中超过起始资本。一个不调用语言模型的简单规则启发式方法通过固定定价、配额和针对性开发达到1576万美元，超越除上述三款外的所有模型。多数模型无法保持连贯策略，在模拟结束前破…

OSWorld2.0 发布，包含108个长时域计算机使用工作流，覆盖日常与专业任务。每项任务用户中位数约1.6小时完成，Claude Opus 4.7（最大思考）平均需318次工具调用（OSWorld 1.0约30次）。基准聚焦流交互、动态环境、跨源推理、隐式状态推断、视觉空间精度等真实挑战。任务基于真实输入工件和状态化用户档案，附安全报告。500步二元完成指标下，Claude Opus 4.8（最大思考+批量调用）得分最高仅20.6%（部分54.8%）；GPT-5.5更省…

一项实验让Claude、Biomni、Edison Analysis、GPT等科研智能体从病毒学数据库NCBI Virus中检索序列数据，即使最强模型也无法稳定达到可靠数据集构建所需的准确率。加入确定性检索层gget virus后，准确率接近100%。研究指出，当前生物学数据基础设施存在碎片化、格式特殊、接口不统一等问题，导致AI智能体难以像在软件领域那样高效工作。确定性检索工具是实现可靠智能体工作流的关键，生物学数据库需为智能体作为规模化用户而设计。