DisCo 论文提出 Repo-To-Skill 方法，将 GitHub 仓库蒸馏为技能使 MLE-bench 从 31.11% 升至 72.89%

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…

上海人工智能实验室提出 Harness-of-Harness（HoH）框架，让编码智能体在多次迭代间持续携带代码、测试证据、已知问题和更新后的计划。

PayPal AI 论文《The Memory Trust Gap》研究持久记忆智能体在存储记忆过期时的表现，测试 Qwen3 0.6B/1.7B/4B/8B 模型。

一项研究将人类与LLM智能体组成24人小组，反复对同一图像达成描述共识。结果发现低AI占比促进人类达成共识，12.5%占比时共识比全人类组提高8.0%；33.3%和50%时共识变差；75%时强共识恢复但人类开始转向智能体的语言，且AI主导的共识更抽象和几何化。机制在于智能体起始语言更相近且更稳定，随数量增加其措辞成为群体默认。

Rohan Paul 转述 PwC 关于 AI 基础设施建设的报告。报告称数据中心每 1 美元建设支出可能带动约 12 美元未来信息与通信技术设备投入；到 2050 年，硬件可能占数据中心总资本支出的 93%。

Google 与 KAIST 的论文提出 Declarative Attention（DA），模型通过 、 、 三种模式在思维链中声明需要关注的上下文，推理引擎据此跳过大部分 KV cache 读取，无需额外的外置打分器。

Scale AI 与加州大学发布论文《READY or Not： Reliable Enterprise Agent Deployment》，提出 READY 评估框架，将智能体与配套人工审查一起评估，衡量在指定可靠性目标下所需的人工监督与成本。