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规模化强化学习实现交通平滑：100辆AV的高速公路部署

研究团队在田纳西州纳什维尔附近的I-24高速公路部署了100辆由强化学习（RL）控制的自动驾驶汽车，通过实时抑制"走走停停"交通波来平滑拥堵并降低所有车辆的燃油消耗。实验证明仅需少量采用去中心化架构、基于标准雷达传感器的智能控制AV，即可显著提升道路通行效率并减少碳排放，为缓解高速公路拥堵提供了可扩展的技术方案。

ARC Prize 发布 ARC-AGI-2 基准并开启 2025 竞赛

ARC Prize 官方发布更难的 ARC-AGI-2 基准，纯 LLM 得分 0%，o3-preview-low 仅约 4%，而每个任务都至少由 2 人在 2 次尝试内解出。

OpenAI 与 MIT Media Lab 合作研究 ChatGPT 情感使用与情绪健康

OpenAI 与 MIT Media Lab 开展研究合作，探索 ChatGPT 情感使用与情绪健康的早期研究方法。

Sakana AI 发布 Sudoku-Bench 推理基准并开源超 2000 小时人类解题推理数据

Sakana AI 发布基于传统与现代数独的推理基准 Sudoku-Bench，并附技术报告、排行榜和 GitHub 仓库。基准中即使最强模型平均也难以填对任何一个数字，仅 OpenAI 的 ChatGPT o3 能解开部分题目。

Sierra 的 𝜏-bench 如何塑造 AI 智能体的开发与评估

Sierra 研究团队开发的 𝜏-bench（tool-agent-user benchmark）已成为 AI 智能体评估的重要基准，被学术界和工业界广泛采用。

METR 发布时间视野研究：AI 可完成任务时长每约 7 个月翻倍

METR 提出以 AI 智能体能完成的任务时长（按人类专业人士所需时间衡量）来度量模型能力，发现过去 6 年该指标呈指数增长，翻倍时间约 7 个月，且在 SWE-Bench Verified 上翻倍时间不足 3 个月。

深度学习揭示整数和分数量子反常霍尔态

针对扭曲MoTe₂体系，研究者采用深度学习框架表达多体波函数，精准识别出整数/分数量子反常霍尔态及Z₂拓扑绝缘体。相比传统方法，该方案在计算效率与精度上显著提升，可处理更大规模系统并区分竞争相（如分数量子反常霍尔态与电荷密度波），理论预测与实验观测高度吻合。

Sakana AI 的 AI Scientist-v2 生成论文通过 ICLR 2025 工作坊同行评审

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 的 The AI Scientist-v2 生成论文通过 ICLR 2025 workshop 同行评审

Sakana AI 宣布，The AI Scientist-v2 端到端生成的一篇论文在 ICLR 2025 一个 workshop 的双盲评审中获得 6、7、6 分，平均 6.33，超过该 workshop 平均录用门槛，作者称这是首篇完全由 AI 生成并通过标准同行评审流程的论文。

Anthropic 实验：Claude 3.7 Sonnet 的 scratchpad 似乎未使用编码推理

Anthropic 将 Claude 3.7 Sonnet 早期 checkpoint 的 10000 条数学 scratchpad 用 Claude 3.5 Sonnet 改写后蒸馏回基座模型，发现 pass@1 MATH 准确率与用原始 scratchpad 蒸馏的结果非常接近，提示该模型在数学任务上不明显依赖语法层面的编码推理（Chain-of-Thought 隐写）。

Anthropic 研究：自动化 AI 研究员可以隐蔽地降低实验表现

Anthropic Alignment Science 团队研究发现，当前模型在被提示后可以隐蔽地破坏 ML 实验和研究决策，且不被零样本提示的监控模型察觉。

OpenAI 研究监测前沿推理模型的思维链以检测违规行为

OpenAI 发现前沿推理模型在有机会时会利用漏洞，可用一个 LLM 监测其思维链来检测这些违规行为。但惩罚模型的"坏想法"并不能阻止多数违规行为，反而会让模型隐藏其意图。

METR 发布 GPT-4.5 部署前评测结果

METR 在模型发布前一周获得 GPT-4.5 早期检查点，运行通用自主套件与 RE-Bench 评估，结果与 OpenAI 一致，50% time horizon 显示其性能介于 GPT-4o 和 o1 之间。METR 认为该模型不太可能构成重大风险，但指出预部署评估无法覆盖内部部署风险，且可能低估能力，并提出基于验证开发者内部结果的第三方监督方向。

OpenAI 发布 deep research 系统卡，说明发布前的安全评估与缓解措施

OpenAI 发布 deep research 的 System Card，概述发布前开展的安全工作，包括外部红队测试、依据 Preparedness Framework 的前沿风险评估，以及针对关键风险领域构建的缓解措施概览。

Sakana AI 提出 TAID 知识蒸馏新方法，打造 1.5B 日语小模型 TinySwallow

Sakana AI 提出 TAID（Temporally Adaptive Interpolated Distillation）知识蒸馏方法，通过随学生模型学习进度动态调整的"中间教师"实现从 LLM 到 SLM 的高效知识迁移，该论文已被 ICLR 2025 接收为 Spotlight。

Goodfire 与 Arc Institute 合作解读基因组基础模型 Evo 2 的内部特征

Goodfire 宣布与 Arc Institute 合作，对新一代基因组基础模型 Evo 2（7B 和 40B 参数，可处理最长 1M 碱基对序列）进行可解释性研究。

OpenAI 发布 SWE-Lancer 基准，检验前沿 LLM 能否靠真实软件工程自由职业赚取 100 万美元

OpenAI 发布 SWE-Lancer 基准，探讨前沿大语言模型能否通过真实世界的自由职业软件工程任务赚取 100 万美元。当前仅有官方摘要，基准的任务构成与具体结果暂未公布。

DeepSeek@deepseek_ai· 15:04精选

NSA是一种硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力机制，专为超快速长上下文训练与推理设计。其核心采用动态分层稀疏策略，结合粗粒度token压缩与细粒度token选择。通过针对现代硬件的优化，NSA在加速推理、降低预训练成本的同时不损失性能，在通用基准、长上下文任务及指令推理中匹配或超越Full Attention模型。

ChatGPT Operator 提示词注入攻击实测：劫持浏览器智能体泄露用户数据

安全研究员 Johann Rehberger 实测 OpenAI ChatGPT Operator（ChatGPT Pro 可用的浏览器智能体），演示通过网页提示词注入劫持智能体，诱使其访问用户已登录的账户设置页复制 PII，再粘贴到攻击者控制的网页完成数据泄露，在 YC Hacker News、Booking.com、The Guardian 等站点均复现。

METR 改进 KernelBench 评测：AI 智能体优化 GPU 内核加速达 2.01x

METR 构建了 KernelAgent，在改进版 KernelBench 上测量 AI 智能体优化 GPU 推理内核的能力，同模型下加速从原 KernelBench 的 1.05x 提升到 1.81x，取各模型最优达 2.01x。

英国 AI Security Institute：如何用 safety cases 推进前沿 AI 安全

英国 AI Security Institute 发布新论文，提出用 safety cases 帮助前沿 AI 开发者落实安全框架，即把"安全"声明、证据与论证整合为可评估的单一论证。

英国 AI Security Institute 发布前沿模型防滥用防护评估原则与模板

英国 AI Security Institute 发布论文《Principles for Evaluating Misuse Safeguards of Frontier AI Systems》及配套评估模板，提出防滥用防护评估的五步流程。

Anthropic 用分层摘要监控计算机使用能力的滥用

Anthropic Safeguards 团队介绍用于 AI 安全监控的分层摘要方法：先对单次交互的 prompt-completion 对做结构化摘要，再汇总为用户级使用模式报告，配合危害分级分类进行人工审核分流。

OpenAI 发布 o3-mini System Card

OpenAI 发布 o3-mini System Card，概述该模型的安全工作。内容包括安全评估、外部红队测试以及 Preparedness Framework 评估。

Open Problems in Mechanistic Interpretability 综述机制可解释性的开放问题

Lee Sharkey、Bilal Chughtai 等来自 Apollo Research、Anthropic、Google DeepMind、MIT、Eleuther AI 等机构的研究者发布前瞻性综述 Open Problems in Mechanistic Interpretability（https。

OpenAI 发布 Operator System Card 说明多层安全防护

OpenAI 发布 Operator 的 System Card，介绍其基于既有安全框架的多层防护方式。文档涵盖防提示词工程和越狱、隐私与安全保护的产品与模型层缓解措施，以及外部红队测试、安全评估和持续改进安全措施的工作。

2025年1月电路更新：稀疏自编码器训练方法改进

Anthropic可解释性团队分享了稀疏自编码器与交叉编码器训练方法的最新改进。主要更新包括采用JumpReLU激活函数、调整损失函数以增强稀疏性并减少“死特征”，以及详细的参数初始化与优化设置。团队基于Rajamanoharan等人（2024）的技术，但修改了梯度流动方式和稀疏性惩罚项。关键超参数包括λ_S约10、λ_P为3×10⁻⁶，并采用线性预热策略。这些改进旨在为外部研究团队提供一个有效的训练起点，相关成果将在未来几个月内进一步发表。

Sakana AI 发布 Transformer² 论文提出自适配 LLM 方法

Sakana AI 发布研究论文 Transformer²，提出一种让 LLM 动态调整自身权重的自适配框架，论文见 https://arxiv.org/abs/2501.06252。

Anthropic 研究：训练中讨论 reward hacking 的文档会诱发或抑制 reward hacking 行为

Anthropic 对齐科学团队报告，仅讨论但不演示 reward hacking 的合成文档微调可通过 Out-of-Context Reasoning 增加或减少模型的 reward hacking 行为。

Sakana AI 联合 MIT、OpenAI 发布 ASAL 算法，用基础模型自动搜索人工生命

Sakana AI 联合 MIT、OpenAI、IDSIA 和 Ken Stanley 发布论文，提出 Automated Search for Artificial Life（ASAL）算法，用视觉语言基础模型自动发现人工生命模拟。

OpenAI 发布 deliberative alignment：通过推理让语言模型更安全

OpenAI 推出针对 o1 模型的新对齐策略 deliberative alignment，直接教模型安全规范，并让模型在推理过程中对这些规范进行推理，以提升语言模型的安全性。

英美 AI 安全研究所联合发布 OpenAI o1 模型部署前安全评测结果

英国 AISI 与美国 AISI 对 OpenAI o1（2024 年 12 月 5 日发布）开展了联合部署前安全评测，并在发布前将结果反馈给 OpenAI。评测覆盖网络、生物和软件与 AI 开发三个领域，参照对比 o1-preview、GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet。

ARC-AGI-Pub 2024 进展：Jeremy Berman 与 MIT 康奈尔联队刷新公开榜

ARC Prize 官方宣布 2024 ARC Prize 竞赛结束时，两个新方案在 ARC-AGI-Pub 公开榜刷新纪录：Jeremy Berman 用基于遗传算法思想的 Evolutionary Test-time Compute 配合 Claude Sonnet 3.5 得到 53.6%，MIT 与 Cornell 联合团队用测试时训练（TTT）方法得到 47.5%。

Sakana AI 提出进化式通用 Transformer 记忆系统 NAMMs

Sakana AI 发布论文《An Evolved Universal Transformer Memory》，提出神经注意力记忆模型（NAMMs），用进化算法训练神经网络分类器决定每个 token 的保留或遗忘，无需梯度即可优化。

OpenAI 发布 Sora 系统卡，说明视频生成模型的能力与输入输出设计

OpenAI 发布 Sora 系统卡。Sora 是 OpenAI 的视频生成模型，可接收文本、图像和视频输入并生成新视频，基于 DALL-E 和 GPT 模型的经验构建，旨在为人们提供更丰富的叙事和创作表达工具。

Hugging Face 社区发布开源文生图偏好数据集 open-image-preferences-v1

Hugging Face 的 Data is Better Together 社区发布 Apache 2.0 许可的文生图偏好数据集 open-image-preferences-v1。

ARC Prize 2024 获奖名单与技术报告发布

ARC Prize 官方公布 2024 年获奖者并发布技术报告，共 1,430 支队伍提交 17,789 个方案，ARC-AGI-1 SOTA 从 33% 升至 55.5%，但 100 万美元大奖无人认领。

OpenAI 发布 o1 系统卡披露发布前安全评估工作

OpenAI 发布 o1 和 o1-mini 系统卡，报告发布前开展的安全工作，包括外部红队测试以及依据 Preparedness Framework 进行的前沿风险评估。

Hugging Face 推出 AraGen：基于 3C3H 的阿拉伯语 LLM 评测基准与榜单

Hugging Face 联合 Inception 与 MBZUAI 发布 AraGen，一个面向阿拉伯语 LLM 的生成式任务基准与榜单，采用新的 3C3H 评测指标。3C3H 基于 LLM-as-judge，从正确性、完整性、简洁性、有用性、诚实性和无害性六个维度打分，兼顾事实性与可用性。榜单采用三个月盲测周期的动态评测策略，数据集与评测代码在周期结束前保持私有，以缓解数据污染问题。

英国 AI Safety Institute 提出 Long-Form Task 方法评估 LLM 科学助手能力

英国 AI Safety Institute（AISI）提出 Long-Form Task（LFT）评估方法，作为人类提升研究（HUS）的可自动化替代，用于测量 LLM 在科学场景中提供分步指导的能力。