Sakana AI 提出多智能体自监督方法 MASS，探索递归自改进

Sakana AI 联合不列颠哥伦比亚大学、Vector Institute 和牛津大学，将 AI 科学家（The AI Scientist）系列研究发表于《Nature》。该系统可从想法生成到实验、论文写作全流程自动化，其 AI 生成论文曾在 ICLR 2025 研讨会盲审中获平均分 6.33，超过 55% 的人类论文。研究还揭示了“科学缩放定律”：基础模型越强，生成论文质量越高。

Sakana AI 宣布其 AI Scientist-v2 端到端生成的论文在 ICLR 2025 工作坊双盲评审中获平均分 6.33，超过约 45% 的提交水平。

Sakana AI 开发出推荐方法 QD-Rec，把「候选＋选择理由假设」作为推荐单元，由生成 AI 基于历史优质假设反复生成新假设，并用 Quality-Diversity 思路保留不同切口的推荐。在 M&A、客户定向、论文推荐三类任务中，QD-Rec 多数设置下平均评分高于每次从零写假设的基线，并构建出规模更大的推荐集合。

Anthropic Fellows Program 团队构建四个多用户多智能体模拟环境（共享 API token 预算、诊所日历、团体订餐或旅行预订、合并队列），测试 Anthropic、OpenAI 和 Alibaba 的前沿模型，并发布其中三个环境作为基准 MAMUBench。

UC Berkeley 等机构发布 CyberBinGym 基准，评估 AI 智能体在无源码、无漏洞描述、无触发输入的 1-day 场景下，仅凭 stripped 的漏洞与补丁二进制能否恢复并利用真实漏洞，含 100 个来自 53 个开源项目的任务。

作者实测 Claude Fable 5.2 与 Gemini 4 Carbon 并对比后认为，Fable 5.2 的突出差异在于审美，这是无法用 Benchmark 评估但可直观感受的东西。

Microsoft Research 发布对 Lazarus 后门技术的研究，重编程 LLM 中少于 10 个休眠神经元即可在没有训练的情况下给基于该模型的 Agent 安装后门。

Wiz Research 介绍其 Cyber Model Arena v3.9 的基准设计方法，该基准覆盖 26 个模型、59 个智能体和 327 道挑战，分代码漏洞、API 安全、Web 安全和云安全四类。

Google DeepMind 发布 AlphaProof Code 多智能体形式化验证框架，并首次对广泛部署协议 Signal 的生产机器码完成形式化安全验证。

OpenAI 发布研究，分析预训练、架构、强化学习和模型生成数据如何影响思维链（CoT）可监控性。