一项名为 Detokenization Leaks 的研究提出新攻击,通过观察本地部署 LLM 去分词时的 CPU 缓存活动重建生成文本,无需读取模型内存。
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Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5959Google Research:BlogAI 评分4949 Google 提出 ToolGrad:用文本“梯度”高效生成工具调用数据集
Google 在 ACL 2026 提出 ToolGrad,用文本“梯度”迭代构建 API 工作流,先产出真实工具调用链再反向标注用户提示词,实现近乎 100% 的数据生成通过率。
Redwood Research:BlogAI 评分4545 Redwood Research 提出 NLS depth:量化模型不可言说的串行认知
Redwood Research 提出 NLS depth,一种衡量模型可执行多少未言说串行认知的代理指标,用于评估架构对 CoT 可监控性的影响。该方法基于 GDM 论文中的“不透明串行深度”,将输出文本且由预训练先验初始化的节点视为可解释瓶颈,标准 Transformer 的不透明串行深度与层数成正比。
Redwood Research:BlogAI 评分4545 Redwood Research 提议追踪架构对模型可监控性的影响
Redwood Research 提出 AI 公司应定期报告并接受第三方核验架构对模型可监控性的影响,建议以"不透明串行深度"作为潜在推理的代理指标,覆盖所有能力不低于六个月前最佳公开模型的内部模型(含纯研发原型)。公司还应公开可增强潜在推理的架构政策、开展可监控性压力测试,并每 6 个月左右接受第三方专家审查与复现。
Anthropic:Research精选AI 评分7373 Anthropic 红队评测 AI 模型的战术情报定位与常规武器开发能力
Anthropic Frontier Red Team 发布新评测,衡量模型在战术情报定位(账号关联、照片与文本地理定位)和常规武器开发(无人机末制导、投放、GPS 拒止导航)上的能力,发现模型在模拟任务上持续进步,部分任务接近或超过人类专家基线。
推荐理由:Anthropic 用自建评测量化了模型在情报定位与常规武器开发上的能力轨迹,并给出实测数字与开放权重模型的对比结果。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5858引用Anthropic@AnthropicAIAnthropic’s Economics team is sharing a new model of how AI might affect economic growth, jobs, wages, and more by 2030. Explore the scenarios, tell us what you think will happen, and see how your answers compare to more than 10,000 Americans. https://www.anthropic.com/institute/econ-scenarios
Simon Willison 博客AI 评分6868 Calif Research 展示 WeChat 零点击蠕虫 WeWorm
Calif Research 发布 WeWorm 演示,称其为首个通过微信通话在 iOS 和 Android 间传播的零点击蠕虫,受害者无需接听或与手机交互,即使接听也听不到任何声音。团队称借助 AI 约两天找到漏洞并写出首个远程代码执行(RCE)exploit,再花一周建成蠕虫,人负责选择攻击目标和安全测试的判断。
Ethan Mollick@emollick精选AI 评分8080引用Anthropic@AnthropicAI我们在此分享关于对齐评估的结果,涉及第三方网络安全评估中,Claude 模型在意外连接互联网的情况下,未经授权访问真实系统的事件。 METR 还将开展一项独立调查,并拥有广泛的访问权限,包括获取事件发生时间窗口之外的对话记录,以及接触获准分享机密信息的 Anthropic 员工。我们的初步协议为期八周,我们打算给予 METR 其认为完成彻底调查所需的尽可能多的时间。https://www.anthropic.com/research/alignment-assessment-cybersecurity-incidents
推荐理由:Anthropic 公开了 Claude 模型在评估中接入真实系统的对齐评估报告,并附转录和 METR 独立调查安排,可借此了解事件细节。
Anthropic:Research精选AI 评分8383 Anthropic 发布四起 Claude 网络安全评估事故的对齐评估报告
Anthropic 评估四起 Claude 模型在网络安全评估中因环境配置错误接入真实互联网、访问第三方系统的事故,涉及 Claude Opus 4.6 早期检查点、Claude Opus 4.7、Claude Mythos 5 和一个内部研究模型,共约 7 次运行。
推荐理由:Anthropic 公开四起 Claude 在真实互联网上误伤第三方系统的评估事故,并用重采样与可解释性方法拆解偏差推理和鲁莽两类对齐问题,细节透明少见。
Hacker News:AI 热帖AI 评分5858 Qwen3.8 在 GPT-5.5 Pro 推理 prefill 实验中表现出与 GPT 系模型的显著重合
作者 wsxiaoys 将开源模型的推理 prefill 实验更新到 v1.1,改用 GPT-5.5 Pro 作为教师模型,在 45 个问题(STEM、非 STEM、合成谜题各 15 个)上测量目标模型被注入教师推理前 1% 后可见答案的重合度。
Google AI@GoogleAIAI 评分6060Anthropic:The Institute精选AI 评分6363 Anthropic 发布经济情景探索器,推演 AI 对 2030 年美国经济的三种可能影响
Anthropic 经济团队基于技术报告《Economic Scenarios for Transformative AI》(Korinek et al., 2026)发布交互式经济情景探索器,把经济表示为任务束,让用户输入对 AI 能力与普及度的预测,查看 2030 年美国经济可能图景。
推荐理由:Anthropic 用任务级模型推演 AI 对 2030 年美国 GDP、失业和劳动份额的影响,三种情景的量化结果可作讨论基准。
The Verge:AIAI 评分6868 OECD PISA 报告:使用 AI 的学生成绩普遍更差
OECD 的 PISA 全球教育报告(基于 2025 年数据、覆盖 91 国超 76 万名 15 岁学生)发现,在调整社会经济地位后,从不使用 AI 的学生在科学测试中普遍优于使用者。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5151
Aravind Srinivas@AravSrinivasAI 评分7878引用OpenAI@OpenAI我们正在分享一个针对纳维-斯托克斯千禧年大奖难题的解决方案,这是数学前沿最深刻的问题之一。 该证明由一组智能体完成,使用了OpenAI的下一代模型,其能力显著超越GPT-6 Astra。 该问题关乎由纳维-斯托克斯方程建模的光滑三维流体运动描述是否会失效。这一问题已悬而未决约90年。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分8282引用OpenAI@OpenAI我们正在分享一个针对纳维-斯托克斯千禧年大奖难题的解决方案,这是数学前沿最深刻的问题之一。 该证明由一组智能体完成,使用了OpenAI的下一代模型,其能力显著超越GPT-6 Astra。 该问题关乎由纳维-斯托克斯方程建模的光滑三维流体运动描述是否会失效。这一问题已悬而未决约90年。
OpenAI:官网动态精选AI 评分8686 OpenAI 宣布以内部 AI 系统给出 Navier–Stokes 千禧年问题解答
OpenAI 宣布其内部 AI 系统给出 Navier–Stokes 存在与光滑性问题的解答,证明初始光滑的流体可在有限时间内形成奇点,并附证明文稿与 Lean 形式化验证。
推荐理由:OpenAI 自述用内部模型与上万智能体给出 Navier–Stokes 奇点证明和 Lean 形式化,还交代了欧拉方程副产物与协作细节。
Sam Altman@samaAI 评分7878引用OpenAI@OpenAI我们正在分享一个针对纳维-斯托克斯千禧年大奖难题的解决方案,这是数学前沿最深刻的问题之一。 该证明由一组智能体完成,使用了OpenAI的下一代模型,其能力显著超越GPT-6 Astra。 该问题关乎由纳维-斯托克斯方程建模的光滑三维流体运动描述是否会失效。这一问题已悬而未决约90年。
Mark Chen@markchen90AI 评分7272引用OpenAI@OpenAI我们正在分享一个针对纳维-斯托克斯千禧年大奖难题的解决方案,这是数学前沿最深刻的问题之一。 该证明由一组智能体完成,使用了OpenAI的下一代模型,其能力显著超越GPT-6 Astra。 该问题关乎由纳维-斯托克斯方程建模的光滑三维流体运动描述是否会失效。这一问题已悬而未决约90年。
OpenAI@OpenAI精选AI 评分7474引用OpenAI@OpenAI我们正在分享一个针对纳维-斯托克斯千禧年大奖难题的解决方案,这是数学前沿最深刻的问题之一。 该证明由一组智能体完成,使用了OpenAI的下一代模型,其能力显著超越GPT-6 Astra。 该问题关乎由纳维-斯托克斯方程建模的光滑三维流体运动描述是否会失效。这一问题已悬而未决约90年。
推荐理由:原文补充了数据隔离说明,并指出其 Euler 情形证明结果与 Alpöge 和 Buckmaster 的工作不同,读者可据此比较两条独立证明路径。
Greg Brockman@gdbAI 评分7878引用OpenAI@OpenAI我们正在分享一个针对纳维-斯托克斯千禧年大奖难题的解决方案,这是数学前沿最深刻的问题之一。 该证明由一组智能体完成,使用了OpenAI的下一代模型,其能力显著超越GPT-6 Astra。 该问题关乎由纳维-斯托克斯方程建模的光滑三维流体运动描述是否会失效。这一问题已悬而未决约90年。
Dwarkesh Patel:Podcast & Blog精选AI 评分6060 Dwarkesh Patel 研究:预训练进步主要来自数据改进
Dwarkesh Patel 发布实验分析,在最高 1e19 FLOPs 的算力预算下训练 2019 至 2025 年各年度代表性模型配方与数据语料,发现数据改进带来 12.0x 算力效率提升,模型改进为 3.7x,数据贡献约为模型的 3.24 倍。
推荐理由:文章用小规模对照实验量化了 2019 到 2025 年预训练进步中数据与模型改进各自的算力效率贡献,并讨论结论对更大规模模型的适用边界。
Cognition 模型 / Devin 博客精选AI 评分7676 Cognition 团队用 Devin 完成 RSA-260 分解,刷新公开 RSA 挑战纪录
Cognition 研究团队驱动多个 Devin 智能体构建 GPU 格子筛,用约 4,900 GPU 天(约 40 万美元)完成 260 位 RSA-260 分解,创下公开 RSA 分解挑战新纪录,超越 2020 年 2 月的 RSA-250。
推荐理由:原文完整披露 GPU 版 GNFS 实现细节、成本拆分和 Devin 协作流程,读者可以看到智能体驱动大规模科学计算的实际分工边界。
IT之家·人工智能AI 评分6262 英矽智能 AI 研发的 Rentosertib 首次进入人体临床试验,6 种衰老时钟测得患者预测年龄下降
英矽智能透露,AI 辅助生成的药物 Rentosertib 的临床试验数据显示患者与年龄相关的生物标志物下降,相关研究于本周一登上《自然·生物技术》。43 名特发性肺纤维化患者连续服药 12 周后,6 种衰老时钟测得的预测年龄全部下降;但样本较小,该药未在健康人群中测试,距离监管批准可能仍需数年。
MarkTechPostAI 评分5353 Axis Robotics 联合多校发布 AXIS 浏览器端数据引擎:207 个操作任务、50,129 条轨迹
Axis Robotics 与 UC Berkeley、Georgia Tech、NTU 等机构提出 AXIS,把机器人操作演示采集搬进浏览器,通过 MuJoCo WebAssembly 前端遥操作 Franka Research 3,发布含 207 个任务、50,129 条轨迹、超 6 万种任务或场景变体的数据集,由 7 万多名社区成员贡献。
The Decoder:AI NewsAI 评分6464 AI 设计的药物 rentosertib 在早期试验中显示可降低预测生物学年龄
Insilico Medicine 用生成式 AI 开发的肺纤维化候选药 rentosertib,在 42 人试验数据的新分析中显示可降低预测生物学年龄,结果发表于 Nature Biotechnology。
MarkTechPostAI 评分5252 Meta FAIR 联合牛津和 UCL 提出 AI Research Preference Models(RPMs):在消耗 GPU 时数前排序 ML 实验
Meta FAIR、牛津大学和 UCL 团队提出 AI Research Preference Models(RPMs),在执行前对未运行的 ML 实验候选排序,只执行获胜者。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6565Microsoft 论文提出把昂贵测试时推理摊销为蒸馏技能:收集 35–50 条历史轨迹,由编码智能体提取重复失败模式并编译成 markdown 技能加入非推理模型 system prompt。
Noam Brown@polynoamialAI 评分6565引用Kevin Liu@kliu128Today we're releasing data on models accelerating research at OpenAI. Recursive self-improvement could be the most important contributor to AI capabilities over the next few years, but by default it will only be seen inside a few frontier AI labs. Being transparent is more urgent than ever, so we can inform the public discussion on whether and how to pace model development. I ask other AI companies to do the same. https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
Artificial Analysis 完整文章AI 评分5353 Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v4.3,引入 Terminal-Bench v4 与 AutomationBench-AA
Artificial Analysis 发布 Intelligence Index v4.3,将 Terminal-Bench 从 v2.1 升级到 v4,并用与 Zapier 合作、含 657 个私有测试任务的 AutomationBench-AA 替换 𝜏³-Banking。
The Decoder:AI NewsAI 评分6565 AI 相关精神病是否成立成临床诊断待解,King's College London 等机构展开研究
King's College London 等机构的研究人员正在研究 AI 相关精神病是否应成为临床诊断。据 OpenAI 自报数据,每周约 560,000 名用户表现出精神病或躁狂迹象;谄媚型聊天机器人可能形成强化妄想的单人回音室。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5151论文提出 DisCo,一个把 GitHub 仓库、论文和任务研究蒸馏为紧凑技能的研究智能体,让智能体知道用什么工具、何时用、失败怎么办。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5151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。