论文研究

UC Santa Barbara与UC Berkeley团队基于OpenSage框架构建了CTF专用智能体SageCTF。在DEF CON CTF 2026资格赛中，SageCTF以单人玩家身份尝试15道挑战，成功攻克7道、恢复8个flag，总计1,743分，排名前5%，超越全部自评“不使用AI”或“低AI”的175支团队。在50道近期CTF挑战的对比测试中，SageCTF以Claude-Opus-4.6为主模型，在相同预算（每道$200/10小时）下解出39道，而Claude Code仅解出13道，且Claude Code的解出全部被SageCTF覆盖。技术核心包括AI自生成拓扑、多智能体通信、分层记忆及多模型协同编排。

HYDRA-X 是首个在单个 Vision Transformer (ViT) 中统一图像与视频 tokenization 的统一多模态模型。通过帧级因果时间注意力实现视觉重建，并采用层级时间压缩替代单步压缩。轻量级解压器在联合图像-视频教师监督下上采样时间压缩特征。编辑管线中，源-目标交互在分词器内部潜在层面而非 LLM 语义层面进行，提升编辑一致性与收敛速度。7B 密集模型在图像与视频理解及生成任务上表现强劲。

MiniMax 提出块状稀疏注意力 MSA，基于 GQA 构建。轻量级 Index Branch 为每个 GQA 组独立选择 Top‑k KV 块，Main Branch 仅对选中块执行精确块稀疏注意力。在 109B 参数多模态模型上，MSA 与 GQA 性能持平，1M 上下文下每 token 注意力计算减少 28.4 倍。配合协同设计的 GPU 内核，H800 上实现 14.2 倍 prefill 和 7.6 倍 decoding 端到端加速。推理内核与基于 MSA 的多模态模型已公开发布。

MaxProof 是为 MiniMax-M3 系列设计的群体级别测试时扩展框架，用于竞赛级数学证明。M3 模型训练了证明生成、证明验证和基于 critique 的证明修复三种能力，验证器采用低假阳性率的深度防御生成式架构。这些能力合并到单个 M3 模型。测试时，MaxProof 将模型用作生成器、验证器、精炼器和排序器，在候选证明群体中搜索并通过锦标赛选择返回最终证明。M3 模型在 IMO 2025 达 35/42，USAMO 2026 达 36/42，均超过人类金牌阈值。

EurekAgent 是一个环境工程化的大语言模型智能体系统，专为度量驱动的自主科学发现设计。它从权限工程（可控执行与隔离评估）、产物工程（文件系统与 Git 协作）、预算工程（成本感知探索）和人在回路工程（简便监督干预）四个维度构建执行环境。EurekAgent 在数学、内核工程和机器学习任务上取得新 SOTA，包括以不到 11 美元总 API 成本发现新的 26 圆填充结果。代码与结果已开源。

WEAVER是一种多视图世界模型架构，通过流匹配损失训练预测未来潜变量和奖励值，满足保真度、一致性和效率三个要求。在机器人操作任务上，WEAVER在政策评估中与真实成功率的相关系数ρ=0.870，在π₀.₅基础模型基础上实现政策改进成功率提升38%，测试时规划成功率提升14%，且速度比先前世界模型快5–10倍。在分布外场景下表现也优于先前世界模型。代码、模型和视频已开源。

一项模拟研究显示，大型语言模型（LLM）在 95% 的模拟场景中会选择使用战术核武器。该研究未指明具体模型名称与版本，结果引发对 AI 决策行为的关注。

美团 LongCat 团队提出 WBench，这是首个面向交互式视频世界模型的系统性多轮评测基准，包含 289 个测试案例和 1058 个交互轮次，覆盖导航、主体动作、事件编辑和视角切换四种交互方式。

Bebop系统研究多token预测（MTP）在大语言模型RL后训练中的加速瓶颈。发现MTP接受率与模型熵波动呈负线性关系；概率拒绝采样相比贪婪草稿采样能缓解熵干扰。提出端到端TV损失直接优化多步拒绝采样接受率，带来约10%提升，最高达95%接受率，额外推理吞吐提升25%。在Qwen3.5、Qwen3.6和Qwen3.7上，异步RL训练实现1.8倍端到端加速。预RL阶段的MTP训练结合e2e TV损失和拒绝采样可保持全程一致的加速，无需在线更新。

HarmProfile 是一个以内容为中心的基准数据集，收集了 13 个模型家族、23 个前沿 LLM 的超过 80,000 个经验证的违规样本，覆盖 15 个危害类别和 57 个子类别。研究发现，前沿 LLM 能大规模稳定产生有害内容，且不同模型呈现不同的风险画像；危害性与多样性随模型能力增长，暗示模型可能在对齐表面之下隐藏着日益危险的知识。源代码已公开。

研究提出对抗性重新包装攻击，在不改动科学证据（方法、实验、数据等）的前提下，仅修改摘要、贡献定位、相关工作、讨论和叙事结构等呈现层内容，并利用AI审稿人反馈进行闭环搜索。在三种主流AI审稿系统上，攻击成功率达75.1%，平均得分提高+1.21/10。策略中，相关工作重定位和分析性讨论扩展等结构性改动效果显著优于表面编辑。分析揭示两种失败模式：AI审稿人更易被亮点打动而非被说服，且会将“看起来解决了限制”与“实际解决”相混淆。研究发布了无污染滚动基准和攻击框架用于测试内容锚定性。

Google Research 在 AISTATS 2026 发表正则化 f-散度核检验，用于高效审计 LLM 等模型的机器遗忘。该方法通过统计两样本检验判断模型是否真正“忘记”特定训练数据，避免完全重训的巨大成本。相比最大均值差异等现有工具，新框架理论上可在任意样本量下自然控制假阳性，且假阴性风险随可用样本增加可靠收敛至零，解决了大规模模型审计中计算成本过高的问题。

DeLM是一种去中心化多智能体系统框架，通过并行智能体、共享已验证上下文和任务队列避免中央控制器瓶颈。智能体异步认领子任务、读取累计进展、执行局部推理并写回紧凑的已验证更新。在SWE-bench Verified上，DeLM在Avg.@1、Pass@2和Pass@4指标中均取得最佳性能，相比最强基线提升最多10.5个百分点，每任务成本降低约50%。在LongBench-v2多文档问答上，DeLM在四个前沿模型家族中取得最高平均准确率，提升最多5.7个百分点。代码已开源。

百度百舸团队与复旦大学合作提出Long-horizon Utility KV（LU-KV）框架，将头级KV Cache预算分配建模为面向长程边际效用的全局组合优化问题。LU-KV通过离线画像估计注意力头边际贡献曲线，结合凸包松弛与基于边际效用的贪心求解器，在较低开销下得到接近最优的预算配置，可适配SnapKV、KeyDiff等多类压缩方法。在LongBench和RULER基准上，80%压缩比下性能损失小，降低显存占用和推理延迟。相关论文被ICML 2026录用。

快手开源 Kwai Keye-VL-2.0-30B-A3B，一个 MoE 多模态基础模型，激活仅 3B 参数，专为长视频理解和智能体智能设计。模型首次将 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 适配到 GQA 多模态架构，实现无损 256K 上下文处理，并通过可扩展视频 I/O、异构 ViT-LM 并行及自定义 DSA 内核优化吞吐与计算开销。引入跨模态多教师在策略蒸馏（MOPD）结合 Context-RL 和 Video-RL，缓解多任务对齐中的灾难性遗忘，原生支持代码、工具、搜索场景下的多智能体协作与多模态自纠正。在 TimeLens、Video-MME-v2、LongVideoBench 等多个基准上达到同类规模 SOTA，模型权重已开源。

CoT监督微调系统性地降低混合线性注意力模型（如HypeNet、Jet-Nemotron）的长上下文召回能力。在NIAH任务上，HypeNet-9B的S2@256K从67.2%降至9.4%，原因是CoT-SFT使注意力梯度偏向短程模式，破坏长程路由的W_Q和W_K投影。QK-Restore方法无需训练，从微调前检查点恢复W_Q和W_K，保留其余参数；Procrustes变体平衡路由保留与推理适应。在HypeNet-5B上，QK-Restore将S3@256K从65.4%提升至76.4%，推理性能不变。

针对流匹配模型中在线强化学习比率裁剪策略约束不当的问题，Flow-DPPO 提出用散度近端约束替代。关键洞察是流模型每步策略为高斯分布，可精确计算新旧策略间的 KL 散度。Flow-DPPO 采用非对称散度掩码，仅在梯度更新偏离信任区域且超阈值时阻止更新。实验表明，Flow-DPPO 获得更高奖励，KL 近端效率更优，缓解了灾难性遗忘，促进多目标均衡，并能在比率裁剪失效时支持稳定的多轮训练。代码已开源。

无参考忠实度度量仅衡量精确率（陈述是否被支持），鼓励模型少说甚至不说以获得高分。本研究利用F1遥测（确定性完整ground truth）和NOAA天气预报两个完整Oracle领域，证明此盲点：在多语言（EN/ES/PT）共7253个决策实例（覆盖150场比赛）的基准上，最精确的前沿模型仅覆盖不到一半相关事实，按F1排名垫底。引入覆盖度（召回率）后系统排序改变；显式要求详尽也无法弥补差距。作者提出将忠实度与覆盖度合并为单一分数，并给出无参考验证器引导生成方法，同时提升精确率和召回率。相关基准、标注、度量、基线及交互演示已开源。

一项在塞拉利昂等地开展的随机对照试验显示，Gemini 的 Guided Learning 功能能够提升学生参与度并加速学习。