OpenAI Astra 以约2000美元证明10项数学难题

OpenAI 已完成对 Hugging Face 事件的审查，并发布技术报告与博客文章，重建智能体活动过程、解释现有防护失效原因及预防措施。基于此次教训，OpenAI 大幅提升了训练与评估基础设施中安全、安保和对齐的标准，且不仅限于部署环节。

研究发现，Anthropic、OpenAI 和 Google 等专有 LLM 的加密推理轨迹块可跨会话、用户和模型互换，攻击者将其注入同提供商防护较弱的模型，即可强制其以明文输出推理内容。

OpenAI 推出 GPT-Red，一个通过自对弈算法训练的自动化红队智能体，用于发现针对前沿大语言模型的提示注入攻击。该模型在同等规模的最大 RL 后训练计算上训练，能可靠攻破 GPT-5.5 及更早模型，发现比人类红队更多的成功攻击，并泛化到未见环境与防御模型。GPT-Red 被用于对抗性训练 GPT-5.6，使其成为目前对提示注入最鲁棒的模型。

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。

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。

OpenAI 训练了内部 AI 模型 GPT-Red，通过自我对弈强化学习自动模拟提示词注入等攻击，在测试场景中成功率达 84%，而人类红队仅为 13%。GPT-Red 的发现直接用于训练，使 GPT-5.6 Sol 在直接提示词注入上的故障次数比四个月前的最佳模型减少六倍，且未影响通用性能。约 3.8% 的"更强"提示词注入仍能成功，GPT-Red 暂不对外开放。

OpenAI 的 GPT-5.6 Sol Ultra 模型成功证明了存在50年之久的 Cycle Double Cover Conjecture（圈双覆盖猜想）。该模型已于昨日全面开放，在不到一小时内使用64个子智能体（subagents）完成证明。Noam Brown 强调，与之前需要特殊条件的埃尔德什单位距离问题不同，此次成果基于当前可公开获取的模型，并已公开提示词和证明过程。

OpenAI 对编码评测基准 SWE-Bench Pro 进行详细审计，发现约 30% 的任务存在缺陷。在 731 个任务的公开子集中，前沿模型通过率在八个月内从 23.3% 提升至 80.3%，但数据质量检查显示大量任务存在测试过于严格、提示词描述不足、测试覆盖不全或误导性提示等问题。OpenAI 建议模型开发者仔细审视评测结果，并指出 AI 智能体在规模化数据质量检查中日益增长的实用性。

OpenAI 发布 GeneBench-Pro，用于评估 AI 智能体在计算生物学中处理模糊性和做出判断性分析的能力。该基准包含 129 个问题，覆盖统计遗传学、群体遗传学等 10 个领域 21 个子领域。每个问题提供真实混乱的数据集和实验背景，要求模型探索数据、选择分析路径并迭代实验。采用合成数据构建，已知完整因果结构。82 个问题已由外部领域专家审核确认其现实性。

OpenAI 发布新报告，分析 AI 对欧盟就业的影响，划定哪些职业面临自动化、增长或工作流程变化。