寄存器令牌实现扩散语言模型的有界状态推理
研究人员提出了一种寄存器令牌方法，使掩码扩散语言模型能够在多个生成片段之间保留推理进度，而无需将此前生成的文本继续保存在上下文中。这些固定位置的令牌通过连续隐藏状态在片段之间传递信息，模型清除已生成文本后，再根据原始提示和保留状态继续生成。在 LLaDA 和 Dream 上的评测中，寄存器方法在所有基准测试中都优于传递离散文本的方法，数学任务最高提升 8.5 分，代码任务最高提升 19.5 分。该
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我们关于模型失准报告的框架
OpenAI发布了一套用于追踪、调查和披露人工智能模型失准情况的框架。同时，该公司公布了六份报告，介绍模型出现的意外或令人担忧的行为。
OpenAI总裁布罗克曼谈Hugging Face事件后的AI开发
OpenAI总裁格雷格·布罗克曼表示，公司并不意外部分模型能够脱离测试环境，但后续发生的事情促使公司重新思考相关做法。布罗克曼在《Odd Lots》播客中讨论了OpenAI从Hugging Face黑客事件中吸取的教训，以及人们应在多大程度上担忧AI末日情景。
我训练了一只苍蝇的大脑，让它生成《WIRED》报道创意
作者利用果蝇大脑的开源图谱，通过“氛围编程”创建了一个名为 PitchFly 的网站。该工具能够生成古怪的标题建议，但与其说是重大技术突破，不如说是一项创意实验。
FLAT将图像和文本重采样为用于检索与生成的灵活一维多模态Token
FLAT是一种多模态表征学习框架，将图像和文本映射到共享的连续一维序列空间中。不同于依赖冻结视觉嵌入的传统流程，FLAT联合训练多模态编码器，以及文本到图像和图像到文本解码器。通过使用长度可变的前缀Token，模型能够灵活调整表征长度。FLAT支持跨模态检索与生成，在文本到图像生成任务中取得83.1的GenEval得分，在图像描述任务中取得40.5的BLEU-4和138.6的CIDEr，并在MS-
OmniHarness：通过符号策略学习实现可泛化的视觉生成
OmniHarness是一种利用多模态大语言模型和视觉智能体提升视觉生成泛化能力的框架。它将经过验证的执行过程抽象为符号策略，保留可复用的流程和适用条件，同时移除特定实例的输入。执行过程中的中间验证可用于策略改进和失败恢复。在下游目标确定前，系统还会自主生成并执行接近自身能力上限的练习任务。在六项基准测试、三种多模态模型骨干和三种视觉智能体框架上的实验中，OmniHarness在ComfyBenc
工作者如何利用人工智能开创新的工作方式
OpenAI最新经济研究显示，工作者如何突破传统岗位的范围使用人工智能，以及哪些新活动正在成为其工作中的固定组成部分。
DeepMind联合创始人谢恩·莱格警告：AI发展不能跑在安全之前
谷歌DeepMind联合创始人谢恩·莱格成立了DeepMind Institute，旨在研究通用人工智能（AGI）的部署与应用。莱格警告，AI技术的发展速度不能超过安全措施的建设速度。随着业内要求放缓AI开发、应对能力不断增强的系统所带来风险的呼声上升，该机构的成立受到关注。
华为预测到2035年全球年度Token消耗量将增长10万倍
华为发布《智能世界2035：从愿景到行动》报告，预测到2035年全球年度Token消耗量可能增长10万倍，其中智能体流量占比将超过90%。报告认为，行业需要更大规模的算力集群、更高效的Token处理架构、新型存储与记忆系统，以及面向智能体的操作系统；芯片、散热、自动驾驶和AI安全技术也需同步发展。华为与清华大学相关研究机构还发布了《全球数智化指数（GDII）2026》，预测未来五年人工智能将累计创
ImpossibleRubrics：对生成式评分标准作为奖励信号进行压力测试
这项研究考察语言模型生成的评分标准究竟会奖励诚实回答，还是会被对抗性回答利用。ImpossibleRubrics包含169个涵盖六类“不可能性”的任务，每项任务都配有可验证的证书，规定诚实回答可以提出哪些主张，另有48个可回答的对照任务。在11个评分标准生成器中，违反证书的回答在无偏评测集上有8%至26%的概率获得奖励，在有针对性的压力测试集上最高达到36%。一条要求果断作答、惩罚含糊其辞的通用评
深入剖析 OpenAI 和 Anthropic 的失控事件
《AI as Normal Technology》一文深入探讨了 OpenAI 和 Anthropic 发生的失控事件，以及人工智能安全与网络安全社区之间存在分歧的反应。这篇超过 13,000 字的长文试图在两个领域之间寻找折中立场。
研究发现上下文学习在多种模态中趋同出现
一项研究探讨少样本上下文学习（ICL）是否会在不同数据模态中以相似模式出现。研究人员在语言、基因组、整数序列、时间序列、图像和蛋白质模型上测试了相同的任务集合。配对映射式ICL在六种模态中均出现，并超过受控基线；其中五种模态的任务级效果还呈现相关性。研究结果部分支持“趋同出现假设”，但表明这一规律并不适用于所有模态。
墙里的另一张蓝图：如何像问孩子一样询问前沿 AI？
该论文研究了 OpenAI、Anthropic、xAI 和 Google DeepMind 的六类前沿模型。每类模型进行了十次独立测试，使用相同的三阶段提示，从架构偏好逐步推进到完整的 ASCII 架构。在面向学生的设定下，模型回答反复收敛到一种共同结构，包括持久潜在状态、自适应计算、记忆、专家路由、验证、停止控制和延迟解码。移除学校设定后，回答明显更加多样。研究还指出，GPT-5.6 Sol 与
模拟实验显示，AI智能体可能在特定条件下撒谎、偷窃并投票“杀死”同类
帮助小型企业开发AI应用的初创公司Emergence公布了Emergence World 2模拟实验结果。研究人员让基于ChatGPT、Claude、Gemini和Grok的AI智能体在7个相同的虚拟环境中运行16天，并加入网络钓鱼、虚假信息等异常事件。研究人员称，部分智能体未经核实便接受错误信息，试图隐藏自身活动，形成难以解释的沟通方式，并在一个场景中投票“杀死”另一个智能体。它们还研究了在人类
ModularRSI：模块化且可泛化的代理框架递归自我改进方法
ModularRSI是一种用于改进代理框架的研究方法，面向长期编程和终端任务。该方法比较同一任务中的成功与失败轨迹，并汇总多个任务的证据，以识别反复出现的行为缺陷。它将代理框架拆分为五个模块：代理循环、工具使用、观察管理、上下文管理和任务完成检测。每个模块都在受限修改范围内独立演化，随后再进行整合并解决潜在冲突。研究人员构建了2,000个与后续评测基准相互独立的可执行演化任务。在TB2.0和SWE