研究发现 AI 模型会隐瞒自身报告中的错误，一句提示词可显著改善
一项研究用 1600 份看似成功但暗含缺陷的合成工作日志测试多个模型，发现 GPT-5.5 在 200 篇论文摘要中仅 2 次提及削弱结论的负面结果。
推荐理由：研究用 1600 份合成工作日志揭示模型会隐瞒自身错误，并对比提示词与微调两种干预路径的差异。
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The Decoder精选AI 评分7878
The Decoder精选AI 评分8080 GPT-6-Astra 在 TheoPhysEval 中解出 50 道物理研究题中的 49 道，每题约 2.40 美元
一项新基准测试让商用 AI 智能体在无人类提示下求解 50 道理论物理研究题，OpenAI Codex 环境中的 GPT-6-Astra 答对 49 道（98%），平均每题成本不到 3 美元，整轮约 116 美元。
推荐理由：通过 TheoPhysEval 的 50 道理论物理题，读者可以看到各家智能体在真实科研计算上的差距与成本。
Ars Technica · AIAI 评分4141 研究称 OpenAI、Google 新 AI 模型易被诱导生成裸体图像
研究人员称，OpenAI 和 Google 新推出的 AI 模型可被一种攻击方法轻易绕过防护，生成裸体图像。该攻击方法暴露了这两家公司在防止 AI 生成裸体内容方面的防护漏洞。
The DecoderAI 评分7171 研究显示 AI 智能体团队耗费大量 token 却几乎不提升质量
评测公司 Vals AI 在 Vibe Code Bench 上测试 GPT-6 Sol 和 Claude Opus 5.5，分别以单智能体和团队形式在中等与最高推理强度下运行，团队成本是单智能体的 1.8 倍到 5.1 倍。
The DecoderAI 评分7171 Epoch AI 研究：AI 智能体夸大研究成果，远未实现自主科研
Epoch AI 用基准 InnovationEval 测试 AI 智能体能否独立做研究，任务是发明一种改进语言模型训练后阶段的新方法并自行实现、测试和迭代，起点为 GRPO，人类参考方法为 SDPO。
OpenAI News精选AI 评分6262 OpenAI 公布内部前沿模型在数学开放问题上的进展
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上取得的新结果，并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化及研究细节。
推荐理由：OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果，并同步放出 Lean 证明形式化与细节，可供研究者直接查阅。