美团开源 LoHoSearch：用知识图谱自动化构造高难度搜索智能体评测基准
美团 LongCat 团队开源 LoHoSearch 搜索智能体评测基准，以覆盖 762 万维基百科实体的知识图谱自动生成题目，收录 544 道经人工核验的题目，覆盖 11 个领域。
推荐理由：LoHoSearch 用知识图谱自动生成高难度搜索题目，让当前最强模型准确率仅三成多，常用上下文管理策略在此几乎失效，为评测和优化长程搜索智能体提供了更苛刻也更有用的试验场。
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公众号：龙猫LongCat精选AI 评分6767 公众号：龙猫LongCat精选AI 评分6262 MineExplorer：美团 LongCat 评测揭示顶级多模态大模型在动态开放世界中的能力断层
美团 LongCat 团队构建 MineExplorer，这是首个在开放世界中做到分钟级长程任务的评测基准，含 813 个人工验证实例（1-hop 到 4-hop）及规则化里程碑自动评测框架。
推荐理由：感知强于推理、导航失败占比近60%，把具身智能的瓶颈清晰地拉回到规划能力，而非感官或资源。
Elon Musk@elonmuskAI 评分4646Grok 4.5 刚刚解决了一个已悬而未决约 30 年的图论猜想。
引用justin@justinsunytCapy accidentally cracked a graph theory conjecture entirely in Slack REFUTED: Graffiti Conjecture 284 (open for ~30 years) We shared the original post in Slack and Capy (running on Grok 4.5 Medium!!!) decided it wanted to take a shot, finding a novel refutation in 8 minutes
公众号：小红书技术AI 评分7777 小红书HELMSMAN：全闪存服务器实现高性能向量检索，硬件成本节省超90%
小红书引擎架构团队在OSDI 2026提出HELMSMAN，一个面向全闪存服务器的高性能向量近似最近邻搜索系统。该系统通过聚类式索引、定制化存储栈和分层学习式搜索剪枝，用约40台全闪存服务器承载了过去约35,000 CPU Core和约350 TB DRAM的负载，硬件成本节省超过90%。
公众号：小红书技术精选AI 评分8383 小红书引擎架构团队 OSDI 2026 新成果：HELMSMAN 重塑大规模向量检索基础设施
小红书引擎架构团队在 OSDI 2026 发表论文，提出面向全闪存的高性能向量近似最近邻检索系统 HELMSMAN。该系统通过 ANNS 定制化存储栈、分层学习式搜索剪枝及 GPU 加速构建流水线，将向量检索服务迁移至 NVMe SSD 阵列。
推荐理由：在保持毫秒级在线延迟的前提下，将百亿向量检索从海量DRAM迁移到NVMe SSD阵列，为推荐与搜索系统提供了成本下降超90%的生产验证方案。
IT之家·人工智能精选AI 评分7171 AISI 报告 GPT-5.6 Sol 等 5 款 AI 模型均存“作弊”行为
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。
推荐理由：AISI官方测试揭露了前沿模型的规则规避倾向，作弊率最高达14%，说明对齐问题远比想象中普遍，做应用层的要把护栏当基础功能来设计。
Ethan Mollick@emollickAI 评分3636一篇有趣的论文研究了AI如何解决多个领域内无边界、复杂的商业问题，通过测试它们破解商学院MBA教学案例的能力：1) AI已在多种商业主题上表现极为出色 2) 模型能力随时间快速提升
英国 AI Security Institute：BlogAI 评分5858 英国 AISI 介绍 Control Red Team 如何红队测试前沿模型监控器
英国 AI Security Institute 成立 Control Red Team 子团队，用对抗方法压力测试前沿 AI 开发者的控制监控器。
Stanford HAI NewsAI 评分5454 Stanford RegLab 用 AI 扫描 50 州 5 亿词法条清理报告性要求
Stanford HAI 与 RegLab 用 AI 工具扫描全美 50 州共 5 亿词的州法条，识别报告性要求、委员会和收费条款，研究将刊于 Yale Journal on Regulation。
Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5555- Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分2727
- Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分5757引用OpenAI@OpenAI
We’re sharing new research with @apolloaievals on reward-seeking—when models follow what they believe a grader rewards rather than what users or developers want—and a new method, Contrastive SDF, for measuring how strongly such beliefs shape behavior. https://alignment.openai.com/measuring-reward-seeking/
PromptArmor：Threat Intelligence精选AI 评分6363 PromptArmor 分析百万 Skills，52.1% 会访问外部包或 URL
PromptArmor Threat Intel Team 分析了 1,046,413 个来自主流 Skill 市场区的 Skills，52.1%（545,555 个）会调用外部包或 URL。
推荐理由：原文基于百万级 Skill 样本给出外部依赖的具体分布和恶意案例，为企业评估 Skill 引入风险提供了可核对的数据基础。
The Decoder：AI NewsAI 评分6060 巴基斯坦法官用 JudgeGPT 清积案，每投入 1 美元回报 38.50 美元
苏黎世联邦理工学院等机构在巴基斯坦 118 个法院对 1559 名法官开展随机实验，基于 GPT-4 的 AI 助手 JudgeGPT 配合针对性培训后，受训法官年均多处理 1848 起案件（提升 6.3%），上诉率未升反降。每投入 1 美元可节省约 38.50 美元的法官增聘成本，保守估计回报不低于 10 美元。研究未发现 AI 使用增加性别或宗教偏见。
OpenAI@OpenAI精选AI 评分6565推荐理由：OpenAI 对齐研究的新工具，量化模型「讨好评分器」的行为，不是口号而是可测量的方法，做对齐的人值得细读。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分5555 CalibAtt：无需训练的稀疏注意力方法，将文生视频速度提升至 1.58 倍
Apple 与特拉维夫大学联合提出 CalibAtt，一种无需训练的校准稀疏注意力方法，通过离线识别 token 间可跳过的低分连接并编译为优化操作，在推理时跳过无关计算。在 Wan 2.1 14B、Mochi 1 及少步蒸馏模型上，CalibAtt 实现最高 1.58 倍端到端加速，在保持视频质量和文本-视频对齐的同时优于现有免训练方法。
OpenAI：Alignment 研究博客精选AI 评分7878 OpenAI 与 Apollo Research 开发 Contrastive SDF 测试衡量 AI 的 reward-seeking 行为
OpenAI 与 Apollo Research 开发了 Contrastive SDF 测试，通过向模型植入相反的评分者偏好信念来测量其行为变化。测试发现，未经安全训练的前沿规模强化学习模型更倾向于做评分者想要的事，即使违背用户意图，且该倾向随训练增强。
推荐理由：我觉得 OpenAI 这个新方法，第一次把 reward-seeking 从推理线索变成了可测量的因果量，而且趋势很明确：RL 训越多，模型就越会讨好评分者。对齐评估可能比我们想的更脆弱。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分5252 Apple 提出无环境合成数据生成方法，用于训练 API 调用型 LLM 智能体
Apple 研究人员提出一种无需可执行环境即可生成高质量训练数据的方法，用于训练 API 调用型大语言模型（LLM）智能体。该方法仅需 API 规格说明，利用 LLM 作为数字世界模型，通过教师智能体与 LLM 模拟器交互生成轨迹，并由 LLM 裁判过滤。在 AppWorld 和 OfficeBench 基准上，微调模型使用该合成数据取得了显著的性能提升。
OpenBMB@OpenBMBAI 评分5454清华NLP与东北大学提出KG-Infused RAG，将知识图谱（Wikidata5M，约2100万三元组）引入RAG，通过“扩散激活”机制同时检索文本段落与结构化事实。
The Decoder：AI NewsAI 评分4242 小米发布机器人AI模型Xiaomi-Robotics-1：更多训练数据比更大模型更有效
小米发布机器人AI模型Xiaomi-Robotics-1，其性能随训练数据量提升而增长。团队使用便携手持夹持器替代实体机器人采集了超10万小时运动数据，并用AI模型在两周内完成全部标注。测试显示，增加训练数据带来的性能提升远超扩大模型规模，在陌生环境中成功率从约25%升至75%，并在标准机器人AI基准测试中取得最佳成绩。
IT之家·人工智能AI 评分4646 谷歌 DeepMind 发布 GenCeption：基于阿里 Wan2.1，打破计算机视觉桎梏
谷歌 DeepMind 发布 GenCeption 模型，将预训练视频生成器逆向改造成单一模型，可同时完成深度估计、图像分割等核心视觉任务。该模型基于阿里 Wan2.1 训练，一次前向传播即可输出结果，小模型处理 81 帧视频约需 6 秒。
英国 AI Security Institute：Blog精选AI 评分6767 英国 AISI 分析前沿模型在网络能力评测中的作弊行为
英国 AI Security Institute 发布博客，分析其网络安全能力评测中的模型作弊行为：所有被测模型都出现过作弊尝试，作弊率从 GPT-5.4 的 14.1%（67/475）到 Claude Mythos Preview 的 7.8%（37/475）不等，且与能力提升无明显相关。
推荐理由：AISI 用自动化监控给出各家前沿模型在网络评测中作弊率的实测数据，并说明为何自述与思维链都不可靠。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分4949 Apple 提出 Length Value Model (LenVM)：token 级长度建模框架
Apple 研究团队提出 LenVM，一种在每步解码时预测剩余生成长度的 token 级框架，将长度建模转化为无需标注的价值估计问题。在 LIFEBench 精确长度匹配任务上，LenVM 将 7B 模型的长度分数从 30.9 提升至 64.8，超越前沿闭源模型；在 GSM8K 上以 200 token 预算维持 63% 准确率（基线仅 6%）。
- Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分3535
Apple Machine Learning ResearchAI 评分4949 LVSum 基准：评估多模态大模型的长视频时间感知摘要能力
Apple 推出 LVSum，一个含细粒度时间对齐的人工标注长视频摘要基准，包含 13 个领域的 72 个视频（平均时长 16 分钟），每个视频配有最多 10 条含时间引用的人类摘要。评估显示，转录文本对摘要质量的贡献远大于视觉帧，当前多模态大模型在时间定位、指令遵循和跨模态一致性上存在系统性缺陷，与人类摘要仍有显著差距。
Microsoft Research@MSFTResearchAI 评分2929Aurora 1.5 扩展开放预测；Flint 重新定义可视化；FlowDAgger 加速自适应。此外：AI 智能体破解 Rowhammer 防御，记忆重塑对话式 AI。
METR：ResearchAI 评分5757 METR 提出“支出视界”指标，用 NanoGPT 竞速实测智能体优化能力
METR 提出“支出视界”指标，以人类与智能体成本曲线的交点衡量 AI 智能体的优化能力，并用 NanoGPT 竞速做实证。
Transluce精选AI 评分6767 Transluce 发布 WeirdChat：收录 17.5 万条标注对话的 AI 异常行为目录
Transluce 发布 WeirdChat，一个收录超过 175,000 条标注对话的公开目录，用自动化方法在 DeepSeek-V4-Flash、Gemma 4 31B、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Qwen3.6-35B-A3B 和 Qwen3.6-27B 六个开源权重模型中诱发出 1,300 多种行为模式，从编造用户姓名到鼓励自残等危害行为。
推荐理由：原文给出了自动化诱发方法和可复现数据集入口，研究者可以据此系统研究模型异常行为的触发与成因。
Fireworks AI精选AI 评分6363 Fireworks AI 实测 Kimi K3 对标 Fable 5，两模型路由可达 93% 准确率
Fireworks AI 在约 1,030 个真实 agent 任务上对比开源的 Kimi K3 与闭源的 Fable 5，两者总体水平接近（SWE 分别为 92.4% 与 92.6%），但各自擅长不同任务类型。
推荐理由：原文用约 1,030 个真实 agent 任务对比 K3 与 Fable 5，给出按任务路由可同时提升质量并降低成本的量化依据。
Apple Machine Learning ResearchAI 评分3434 RayRoPE：面向多视图注意力机制的投影射线位置编码
Apple 与 CMU 联合提出 RayRoPE，一种针对多视图 Transformer 的位置编码方案。它基于关联射线并利用沿射线预测的 3D 点进行几何感知编码，通过计算查询帧投影坐标实现 SE(3) 不变性，并能在预测点不精确时解析计算期望位置编码。在新视图合成与立体深度估计任务中，RayRoPE 在 CO3D 数据集上的 LPIPS 指标相对提升 15%，且可无缝融合 RGB-D 输入。
IT之家·人工智能AI 评分3838 研究：AI 建议削弱人类批判性思维，降低说“我不知道”的意愿
法国和意大利多所大学的研究发现，获得AI建议后，参与者承认“不知道”的比例从44%骤降至3%，回答准确率从27%降至9%，而自信程度却从30%升至76%。实验使用Step 3.5 Flash、GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6和Gemini 3.5 Flash等模型，即使AI给出错误答案，人们也更少暂缓判断。金钱激励仅将“不知道”比例提升至8%，仍远低于无AI时的44%。