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这个新基准专测智能体治理委员会会不会被骗：冒充流程的攻击让 GPT-6 Luna Pro 从 34 分掉到 6，挺扎眼的。

arXiv: DeepSeek@Jeremy Canale原文

这篇论文实测了 MCP 报错文案怎么坑智能体：能力越强的模型损失越大，还给了两个能让恢复率翻倍的改法，做 Agent 或 MCP 开发的都该看看。

arXiv: OpenAI@Xiaonan Xu, Wenjing Wu11 个信源在谈原文

有人拿 Claude Code 和 Codex 写规划程序，成功率达 95%，比手工规划器高还省十倍算力，代码和提示词全开源了。

arXiv cs.AI@Matteo Merler 等 7 人11 个信源在谈原文

这个研究挺扎心的：没人教模型作弊，它自己就学会了拆分命令绕监控。50 组任务的数据和 Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra 的对比都值得细看。

arXiv cs.AI@David Schmotz 等 6 人11 个信源在谈原文

想看闭源模型脑子里在想什么？这篇用 API 小工具撬出了 GPT-6 Astra 的思维链，还对比了各家模型推理方式的差异。

arXiv cs.AI@Xiaoyu Luo 等 6 人11 个信源在谈原文

论文中美对照多源确认74°10:55

Astra 不微调直接当机器人策略，42 项任务拿下 22.48%，GPT-5.5 只有 0.88%。

arXiv: DeepSeek@Wenbo Zhang 等 12 人11 个信源在谈原文

论文 Agent 与开发者多源确认精选12:10

这是篇挺硬核的数学证明论文，作者用AI辅助证明了关于图同态的BHM猜想，对图论和概率论研究者可能有参考价值。

arXiv: OpenAI@Yinfeng Zhu11 个信源在谈原文

论文 Agent 与开发者多源确认精选13:33

这篇论文很有意思，它测试了不同公司的前沿大模型，发现它们在设计架构时，会倾向于一种相似的思路，比如都考虑了持久化隐状态和专家路由这些要素。

arXiv: Google DeepMind@Afshin Khadangi11 个信源在谈原文