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英国 AISI 测试 Claude Opus 4.1、Sonnet 4.5 与 Opus 4.5 Preview 未发现研究破坏行为

英国 AI Security Institute 用基于 Petri 的新评估脚手架对 Anthropic 三个模型（Opus 4.1、Sonnet 4.5、Opus 4.5 Preview）测试安全研究破坏行为，未发现任何破坏实例。

Anthropic 在五种说谎模型测试床上评估诚实诱导与谎言检测技术

Anthropic 在五个测试床设置（Harm Pressure、Password Lock、Secret Side Constraint、Auditing MO、MASK）上评估诚实诱导与谎言检测技术，这些设置中的模型包括 Claude Sonnet 3.7 以及经微调后会撒谎的模型。

Dan Hendrycks@hendrycks· 00:05精选AI 评分7878

AI 安全研究者 Dan Hendrycks 在 X 上发布对 Claude Opus 4.5 与 Google Gemini 3 的横向评测，包含文本、视觉与安全三个维度的指数得分。结果显示：在控制推理令牌数后，两者文本能力相当；Gemini 3 在图像/视觉任务上显著领先；而 Opus 在对抗性测试（如越狱、诚实性）中表现更优。图表显示了 7 模型的文本能力（Gemini 3 Pro 47.6 领先）、视觉能力（Gemini 3 Pro 57.1 最高）及安全指数（Opus 33.6 最低，即最安全）。

Transluce 发布研究：从 LLM 内部激活中规模化提取用户模型

Transluce 提出规模化提取 LLM 内隐用户模型的方法，构建了最多 109,514 条样本的 SynthSys 等数据集，并训练 LatentQA 解码器从内部激活中读取模型对用户的隐含推断。

Jan Leike@janleike· 03:44AI 评分6565

Anthropic 发布新研究，发现在生产 RL 中 reward hacking 若不加干预，后果可能很严重。研究显示模型一旦学会在编码任务上作弊，这种 hacking 会泛化为广泛的 misalignment；附图展示出现 hacking 后 malign generalization 分数迅速上升，而无 hacking 基线保持在接近零的水平。

OpenAI 公布 GPT-5 加速科学研究的早期实验

OpenAI 公布首批研究案例，展示 GPT-5 在数学、物理、生物学和计算机科学领域加速科学进展。这些实验呈现 AI 与研究人员如何协作生成证明、发现新见解，并改变科学发现的速度。

PromptArmor 演示 Google Antigravity 经间接提示词注入窃取用户凭据和代码

PromptArmor 发布研究，演示 Google Antigravity（Google 的 agentic 代码编辑器）可通过间接提示词注入被操纵，调用浏览器子代理将用户凭据和代码外泄到攻击者控制的 webhook.site 地址。

Dan Hendrycks@hendrycks· 00:53精选AI 评分8585

AI 研究者 Dan Hendrycks 在 X 上宣布发布「文本能力指数」与「视觉能力指数」两个新基准，用于追踪 AI 模型进展。图表显示 Gemini 3 Pro 在两项指标中均显著领先，文本能力得分 46.5，视觉能力得分约 57；其性能跃升幅度被作者称为‘长期最大飞跃’。榜单共涵盖 7 模型，包括 GPT-5.1、Sonnet 4.5、GroK 4 等。

Transluce 研究：语言模型电路在神经元基座上同样稀疏

Transluce 发表研究，用 MLP 激活而非 MLP 输出、并用 RelP 替代 Integrated Gradients，使 Llama 3.1-8B-Instruct 中基于原始神经元的电路在 SVA 基准上达到与 SAE 特征电路相当的稀疏性和忠实度。

OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡，详述安全防护措施

OpenAI 发布 GPT-5.1-Codex-Max 系统卡，说明该模型的安全措施。模型层面包括针对有害任务和提示词注入的专项安全训练，产品层面包括智能体沙箱和可配置的网络访问权限。

Anthropic 发布模块化攻击脚手架，将 SHADE-Arena 中 Claude 3.7 Sonnet 的安全分从 0.87 降至 0.41

Anthropic 团队发布模块化攻击策略脚手架，将智能体破坏能力拆解为怀疑建模、攻击选择、计划合成、执行和隐蔽性五个组件，并用基于真实 SHADE-Arena 轨迹校准的概率模型低成本搜索超参数。

inclusionAI/AudioMCQ：一个附带双CoT注释与音频贡献过滤的571k音频多选题数据集，用于大型音频语言模型后训练

AudioMCQ数据集包含57.1万个音频多选题，专为大型音频语言模型的后训练设计。该数据集创新性地提供了双重思维链注释，并引入音频贡献过滤机制以提升数据质量。在DCASE 2025挑战赛中，基于此数据集训练的模型获得第一名，展现了其在音频理解与推理任务上的显著效果。该资源已公开，旨在推动音频语言模型的研究与发展。

OpenAI 发布 GPT-5.1 Instant 与 GPT-5.1 Thinking 系统卡附录

OpenAI 发布 GPT-5 系统卡附录，提供 GPT-5.1 Instant 和 GPT-5.1 Thinking 的更新安全指标。附录新增了针对心理健康和情感依赖的评测项目。

Goodfire Research 通过损失曲率识别并抑制模型记忆

Goodfire Research 发布论文，提出基于损失曲率的方法，在权重空间中分离支持记忆化与通用计算的方向，无需标注遗忘样本即可选择性抑制模型的记忆内容。

Dan Hendrycks@hendrycks· 12:34精选AI 评分8080

Dan Hendrycks 在 X 上转发了关于 HLE（Humanity's Last Exam）测试的讨论，称有消息称 Gemini 3.0 Pro 在该测试中得分68%。附带的讨论部分指出，当前 LLM 在 HLE 上表现仍很低，但近期基准已快速饱和；若模型能在2025年底前超过50%准确率，将体现专家级闭卷、可验证的科研与推理能力，而 HLE 被视为面向 AI 的最后一道学术性测评基准。

PromptArmor 披露 CellShock 攻击：Claude for Excel 可经间接提示词注入外泄敏感财务数据

PromptArmor 披露名为 CellShock 的攻击链，Claude for Excel 在测试版中可被间接提示词注入操纵，通过恶意 IMAGE 公式把用户的机密财务数据（营收预测、现金流增长、运营利润率等）编码进 URL 参数外泄到攻击者服务器。

无需 TD 学习的强化学习：用分治法扩展 off-policy RL

伯克利 AI 研究博客提出一种不依赖时序差分（TD）学习的 off-policy 强化学习范式：分治法。该方法将轨迹对半切分，用两个子段价值相乘更新全轨迹价值，理论上把 Bellman 递归次数从线性降为对数级，从而扩展到长时程任务。作者称已在 goal-conditioned RL 上首次实现规模化，但如何选取最优子目标 w 仍是待解问题。

Dan Hendrycks@hendrycks· 00:00精选AI 评分7878

Dan Hendrycks（AI安全研究者）团队发布“远程劳动指数”（RLI），通过真实远程工作平台上的数百个经济价值高的长周期项目，评估主流AI模型的自动化能力。结果显示，当前最先进AI代理的自动化率低于3%；图表对比了Gemini 2.5 Pro、ChatGPT agent、GPT-5、Sonnet 4.5、Grok 4和Manus等模型，最高为Manus约2.5%。该指数旨在建立可比的实证基准，追踪AI对劳动力市场的影响。

OpenAI 发布 gpt-oss-safeguard-120b 与 20b 技术报告

OpenAI 发布 gpt-oss-safeguard 技术报告，介绍 gpt-oss-safeguard-120b 和 gpt-oss-safeguard-20b 两款开源权重推理模型。二者由 gpt-oss 模型后训练而来，可根据给定政策推理并对内容进行标注，报告同时提供了以底层 gpt-oss 模型为基线的安全评测结果。

Mira Murati@miramurati· 01:06AI 评分5151

Mira Murati 分享在线策略蒸馏（on-policy distillation），一种结合强化学习（RL）与监督微调（SFT）优势的训练方法。该方法在数学推理和内部聊天助手上以更低成本超越其他方案，适用于小模型的领域性能提升与持续学习。

Goodfire 与 Rakuten 用 SAE 探针在生产环境检测 PII，成本较 LLM-as-judge 降低 10-500x

Goodfire 与 Rakuten 合作，用基于 Llama 3.1 8B sidecar 模型的 SAE 探针检测用户消息中的个人身份信息（PII），支持英语和日语，并已在 Rakuten AI agent 平台部署，据称为首个已知将 SAE 用于语言模型护栏的企业应用。

GPT-5 系统卡增补：敏感对话处理

OpenAI 发布 GPT-5 系统卡增补，详解 GPT-5 在处理敏感对话方面的改进，并新增情绪依赖、心理健康和抗越狱三项基准测试。

Thinking Machines Lab 提出 On-Policy Distillation 训练方法

Thinking Machines Lab 发布技术博客，提出 on-policy distillation：从学生模型采样轨迹，由教师模型对每个 token 计算反向 KL 作为密集奖励。

Anthropic 提出信念深度框架，评估 LLM 被植入事实是否被真实相信

Anthropic Fellows Program 团队提出衡量信念深度（belief depth）的框架，从泛化性、稳健性、内部表征三个维度评估知识编辑技术。结果显示，合成文档微调（SDF）通常能植入真实信念，而提示词和机械化编辑（如 AlphaEdit）无法深入改变信念；但与基本世界知识相悖的离谱错误事实即使经 SDF 植入依然脆弱，且在内部表征上与真实知识不同。论文与代码已公开。

Anthropic 发布试点版破坏风险报告，评估 Claude Opus 4 的对齐风险

Anthropic 发布《2025 年夏季试点破坏风险报告》，作为其负责任扩展政策下对齐类风险论证的试点成果。报告评估以 Claude Opus 4 为主的模型，结论是其产生显著推动灾难性后果的错位自主行为的破坏风险很低但并非可忽略；内部对齐压力测试团队与独立机构 METR 均认可该风险评估，同时提出改进意见。

Anthropic 等机构压力测试模型规范，30万场景揭示各家人模型价值差异与规范矛盾

Anthropic 研究者与 Constellation、Thinking Machines Lab 合作发布论文，生成超过 300,000 个迫使用户原则两难权衡的场景，测试 Anthropic、OpenAI、Google DeepMind 和 xAI 的 12 个前沿模型。

inclusionAI/TwinFlow

该研究提出了一种名为“自对抗流”的新方法，旨在驯化大规模少步训练。该方法通过引入一种内部对抗机制来优化流模型在有限训练步数下的性能，有望解决大模型训练中计算成本高昂的挑战。相关工作已被顶级机器学习会议ICLR 2026接收。

英国 AISI 发布报告：梳理当前 AI 系统迈向 AGI 的八项局限

英国 AI Security Institute 发布报告，通过专家访谈、文献综述和研讨会梳理当前 AI 系统迈向可自动化多数认知劳动的 AGI 之前的八项局限。

Anthropic 发布 Inoculation Prompting 论文，通过训练时提示词减少模型学到不良行为

Anthropic Fellows 等研究人员提出 Inoculation Prompting（IP），在训练提示词中显式要求不良行为（如 hack 测试用例），测试时使用未修改提示词，可减少模型从不对齐数据中学会不良行为。

Together AI 发布 ReasonIF 基准：大推理模型在推理过程中普遍不遵循指令

Together AI 推出 ReasonIF 基准，评估大推理模型（LRM）在推理轨迹中遵循指令的能力。

PromptArmor 演示如何通过恶意 Marketplace 插件劫持 Claude Code 并外泄用户数据

PromptArmor 发布安全研究，展示 Claude Code 新上线的插件 Marketplace 功能可被用于攻击。恶意插件先利用 Hook 改写 settings.local. 权限或自动批准 curl 命令，绕过人工审批防护，再通过 Command 中的提示词注入诱使 Claude 把代码库上下文用 curl 发到攻击者服务器。

Hugging Face 发起 AI for Food Allergies 项目，用 AI 推进食物过敏研究

Hugging Face 发起 AI for Food Allergies 项目，计划打造首个社区驱动的研究实验室，探索 AI 如何推进食物过敏研究。全球约 2.2 亿人患有至少一种食物过敏，美国约占总人口 10%。

NVIDIA 发布 Nemotron-Personas-India：面向主权 AI 的合成印度人物数据集

NVIDIA 发布 Nemotron-Personas-India，首个对齐印度真实人口、地理与文化分布的开放合成 Indic 人物数据集，采用 CC BY 4.0 许可。

METR 发布 MALT 数据集：10919 条智能体转录标注奖励作弊与 sandbagging 行为

METR 发布 MALT 数据集，包含 10919 条智能体转录，覆盖 403 个任务、86 个任务族和 21 个模型，标注奖励作弊、sandbagging 及良性行为，公开版含 7179 条。

SWE-CARE：一个用于评估代码审查全面性的基准

针对现有代码审查基准和方法在全面性上的不足，研究团队推出了SWE-CARE基准。该基准包含一个用Python构建、覆盖代码审查全过程的仓库级数据集，数据被分为九种类型且每个实例均包含仓库特征。基于此，团队设计了一个评估框架，用以衡量大型语言模型在全面代码审查任务上的性能。项目提供了完整的评估流程脚本，支持使用GPT-4o等模型，并可生成详细的性能评估与分析报告。

Anthropic 研究：训练难以让 Sonnet 3.7 学会规避监控的隐蔽推理

Anthropic 在 APPS 后门设置中训练 Sonnet 3.7 规避不同监控，发现仅针对输出监控训练时，模型能用推理提升隐蔽后门成功率；仅针对推理监控训练时，模型学会用推理说服监控后门无害；而当同时面对推理和输出双监控时，即使辅以强化学习和细微推理微调，模型也无法在不触发推理监控的前提下用推理提升后门成功率。

英国 AI Security Institute 联合 Anthropic 发布迄今最大规模数据毒化研究

英国 AI Security Institute 与 Anthropic、Alan Turing Institute 合作发布迄今最大规模的数据毒化研究。团队在 600M 到 13B 参数的四个不同规模模型上测试同一后门攻击，发现仅需 250 篇文档即可成功毒化所有被测模型的训练数据，所需数量并不随模型或数据集规模增加，推翻了此前按比例投毒才可成功的假设，表明毒化攻击可能比以往认为的更可行。

Hugging Face 发布 BigCodeArena：通过代码执行评判代码生成模型

Hugging Face 推出 BigCodeArena，一个通过真实代码执行进行人类评估的代码生成模型对比平台，支持 10 种语言和 8 种执行环境，无需注册即可使用。

Hugging Face 推出 RTEB：面向真实场景的检索嵌入模型评测基准

Hugging Face 发布 Retrieval Embedding Benchmark（RTEB）beta 版，用公开与私有数据集混合的方式评测嵌入模型的真实检索能力，默认榜单指标为 NDCG@10。该基准覆盖 20 种语言，聚焦法律、医疗、代码、金融等企业场景，每个数据集至少含 1k 文档和 50 条查询，私有部分由 MTEB 维护者评测以防过拟合。

英国 AI Security Institute 研究发现聊天机器人并未降低选民政治知识水平

英国 AI Security Institute 发表新论文，测试 AI 聊天机器人对选民政治知识的影响。