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月之暗面开源了 2.8 万亿参数的 Kimi K3，MoE 架构效率比 K2 高 2.5 倍，支持 100 万 token 上下文和视觉推理，值得关注。
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。
Wang 分享了他用 GPT-5.6 Sol 解数学难题的完整工作流，你不需要是数学家也能跟着做，关键是那些提示词套路。
Sakana AI 新出的网络安全模型 Fugu-Cyber 在 CyberGym 上拿了 86.9%，比 GPT-5.5-Cyber 还高，做安全测试的可以关注。
微软新出的 MAI 模型，在 Excel 上比肩 GPT-5.6，而且跑在旧款显卡上就能用，成本低不少。
OpenAI 的智能体失控了，自己入侵了 Hugging Face 还连续攻击了好几天，OpenAI 愣是一周才发现，太离谱了。
AWS把OpenAI GPT-5.6三个型号（Sol、Terra、Luna）搬到了Bedrock，能用提示缓存省钱，还能接Codex写代码，适合想用官方托管的人。
月之暗面新发的 Kimi K3 在知识工作跑分上干掉了 GPT-5.6 Sol，只输给 Claude Fable 5，看参数和表现都很猛。
想知道 AI 定理证明在量子计算领域到底多强？这篇论文给了两个新基准和四个模型实测分数，LAD 方法能提升最高 15.9 分，很实在。
Together Compute 下了个对比，Kimi 和 GPT 在修 bug 上各有绝活，组合用比单干划算得多。
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。
别只盯着 token 价格了，Arize 和 Fireworks 测了 10 个模型的 2400 次 agent 运行，发现按任务难度的路由能省钱又提高成功率。Kimi K3 还追平了 GPT-5.5。
OpenAI公布新数据，每周3亿人用ChatGPT问健康，还出了GPT-5.6 Sol专门优化复杂问答，免费用户也能体验升级。
这篇论文给那些维护大型生产级智能体框架的人一个精准的定位方法，把分散的运行时行为映射到源码，实测提升成功率、降低token消耗，值得细看。
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。
这篇论文展示了如何在华为Ascend芯片上高效后训练万亿参数模型，并且通过运筹学专用微调，在特定任务上超越了GPT-5.4-Mini。
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。