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这篇论文用四个主流模型实测了伪科学评估，发现Grok的Fast版本评分奇高，而且同一个模型API和Web结果差十几倍。看完你就知道模型答案多不可靠，值得所有AI用户看看。

这篇论文发现了一个反直觉的安全漏洞：把危险目标藏起来经过中介传递，反而让模型更容易执行它。对做LLM部署或安全审查的人很重要。

这是篇讲多智能体LLM安全漏洞的论文，提出ChannelGuard，不额外调用LLM，在Agent间加门控，能防住工具投毒和指令注入，而且实验用了三个不同模型后端，结果很实在。

论文提出DARWIN，用进化算法同时生成攻击和训练防护，在DeepSeek-V4-Pro和GPT-5.5上攻击成功率超高，安全召回率也强。

编程智能体失败后，是再用便宜模型试试还是直接上贵的？这篇论文搞了个路由器和校准方法，在GPT-5.4-nano上省了65%的钱还保证解决率不降。

论文提出了SGA模块，能自动修复LLM写动画代码时的几何遮挡错误，实测用GPT-5.1搭配Code2Video能提升16%的画面质量。

这篇论文揭示了AI安全评判的一个关键陷阱：安全增益可能只是评判模型的偏好，不是真实改进。告诉你为什么不能只看一个评判指标。

这篇论文用Claude Code和OpenAI Codex实测了记忆注入攻击，发现一旦恶意指令写入记忆，后续会话都危险，搞AI安全的一定要看看。

AI帮你揭开了统计学25年的难题：GPT-5.6 Sol Pro用90分钟证明BH方法在相关数据下会失效，比人类20小时还准。

官方账号Greg Brockman@gdb2 个信源在谈原文

这篇论文用30条提示微调开源模型，让建筑冷负荷调度排放从70.5降到61.2，逼近最优，比GPT-4o强得多。

这篇论文不是教你怎么用AI写邮件，而是用真实实验数据告诉你：AI改写邮件语气不会直接提高回复率，但会让读邮件的人感觉更积极，从而更愿意打开和回复。

这篇论文提出沙漏推理，让GPT-5.5和Gemini 3.1 Pro在ARC-AGI、ChipBench等基准上大幅提升，不是靠新模型，而是靠精巧的推理结构设计，值得搞推理的人看看。

这篇论文很有意思，告诉你Claude Fable 5在医学难题上不是不会答，而是经常拒绝回答。一旦它愿意回答，准确率反而是最高的。如果你想了解模型的安全边界和真实能力，值得看看。

这篇论文用实验数据告诉你，大模型评政策时会看谁站台——同一政策挂美国旗得分高，挂中国旗得分低。GPT-5、Claude Sonnet、Gemini、DeepSeek表现各异，值得关注。

这篇论文拿多个模型种群跑了几万局游戏，发现换一条规则，事故率能差 58 个百分点，而且匿名化也挡不住针对性消除。做多智能体安全的一定要看。

这篇论文用GPT-5.2做药物副作用评估，温度调优后准确率从45%跳到72%，对药物安全分析很有参考价值。

别被医疗AI的高分骗了，Nature Medicine这篇研究告诉你基准测试和真实临床差距有多大。

Gary Marcus@GaryMarcus原文

Refploit能自动修复代码智能体生成漏洞利用时出错的部分，用DeepSeek-V4-Flash在143个Java漏洞上做到80.2%成功率，比PoCGen和GPT-5.4驱动的Codex都强。搞漏洞研究的人可以关注。

想了解GPT-5 mini、Gemini 3 Flash、DeepSeek Chat谁更适合Scrum考试？这篇论文用993道真题实测了准确率和稳定性，还分析了典型错误原因。

这篇论文发现LLM写的概率统计程序常有隐藏错误，单元测试根本抓不到，但用贝叶斯校准检测准确率高达97%，修复效果也远超传统方法。

想搞形式化验证代码生成？这篇论文的 AxDafny 用验证器做迭代修复，把 Dafny 编程题的验证成功拉到 92.7%，比之前的最好方法还高 6.5 个百分点。

这篇论文的方法很实在，用多模态搜索加整体判断，在ARC-AGI-2上做到了72.9%，比GPT-5.2 Pro高了将近19个点，代码还开源了。

这篇论文提出一个叫AutoTrainess的智能体，能自己跑模型训练流程，不用人盯着。在PostTrainBench上比纯命令行强，还能帮DeepSeek-V4涨分。

如果你对多语言OCR或印地语文本识别感兴趣，这篇论文揭示了主流模型在天城体上的真实差距，尤其是GPT-5.5表现不如开源Qwen3-VL-8B。

OpenAI的GPT-5给希腊农民做了个接地气的AI助手，能说方言、看图、查作物日历，比通用聊天更实用。

这篇论文用GPT-5.4-mini和GPT-5.4-nano两种轻量模型就找到了新的量子LDPC码，方法很巧妙。

这篇论文给出了一个简单实用的方法，让智能体在任务模糊时主动提问，而非盲目执行。五个大模型上都有提升，值得做Agent的同学看看。

这篇论文提出了一个可扩展的框架，用GitHub Issues来测试LLM智能体找论文代码的复现问题，比现有手动基准好很多，值得看。

动物福利问题有了AI专属的代理基准TAC，实测Claude Opus 4.7刚过一半，加个提示词能暴增60%，暴露了模型在实际行动中的盲区。