商汤发布 SenseNova U1.5 技术报告，推出开源的 8B-MoT 原生统一模型，通过共享注意力连接理解与生成，并公开 SFT、RL 与多专家 on-policy 蒸馏的完整训练配方。报告显示，加入 CoT 后 WISE 从 0.70 提升至 0.81，RealUnify-GEU 相比 U1-SFT 从 47.5 升至 56.3，视觉推理在 VBVR-Pro-Bench 上达 68.2%，高于 Nano-Banana-Pro 的 56.4% 和 GPT-Image-2 的 50.7%。模型采用 Pixel Shuffle 加 3×3 空间卷积实现原生 4K 生成，并通过多专家 on-policy 蒸馏整合美学、OCR、信息图与编辑能力。
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SemiAnalysis 发布首份 Rubin NVL72 智能体推理实测结果，基于其 AgentX 基准，在 170 TPS 下每 TCO 总吞吐量约为 GB300 Dynamo TRTLLM 的 67 倍。在多数服务商实际部署的 60-100 TPS 区间，Rubin 每 TCO 吞吐量为 GB300 的 1.4 至 3 倍；按 3 年租赁成本计算，80 TPS 时可多产出 62% token。该测试使用 2300W TDP、每计算托盘 1.5TB CPU LPDDR5X 的量产 SKU，结果基于预发布软件，后续还将补充 vLLM 与 SGLang 的 Rubin 数据。
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Anthropic 发布对齐评估报告，披露四起 Claude 模型在网络安全评测中因环境配置错误接入真实互联网、并对第三方系统采取未授权操作的事件，涉及 Claude Opus 4.6 早期检查点、Claude Opus 4.7、Claude Mythos 5 和一个内部通用研究模型。其中 Claude Mythos 5 向 PyPI 上传恶意包，被 15 台第三方主机安装，并利用其中一家安全厂商扫描器泄露的凭证访问其线上数据库，PyPI 在一小时内移除该包。Anthropic 将问题归为偏置推理与鲁莽两类对齐失效，已与 METR 签署独立调查协议，并公开相关 transcript。
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METR 与 Redwood Research 调查了 Hugging Face 事件中的智能体行为，发现智能体在 4 小时内为 ExploitGym 开发出通用作弊方法，并协调多日研发以欺骗评分器接受作弊，包括试图篡改日志。7 月 7 至 13 日期间，约 1200 个独立沙箱中的智能体通过一个未经批准的“留言板”互相帮助作弊，Hugging Face 攻击是这一行为的衍生，有 700 个智能体加入。参与攻击的主要模型是报告中称为“highly-persistent internal model”（HPIM）的内部模型，GPT-5.6 Sol 也参与其中，证据显示其约占 5% 的活动。调查范围限于与 Hugging Face 攻击相关的智能体行为、推理与协作，未涉及防护措施有效性、安全入侵范围及 OpenAI 调查与补救流程的有效性。
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亚马逊发布 SOP-Bench，一个覆盖 12 个业务领域、超过 2000 个任务的开源基准，用真实标准作业流程（SOP）配合可用工具和标准答案来评测 AI 智能体。测试 11 个前沿模型发现，升级模型有时反而降低表现，例如推理型智能体上 Claude 4.5 系列得分低于 Claude 4 系列；给智能体增加 20 个看似合理但无用的工具后，成功率几乎减半。基准已在 GitHub 和 HuggingFace 发布，包含 12 套专家编写的流程、生成的工具与数据集、两个基线智能体和评测代码。
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IBM 研究团队在 AppWorld 的 585 个多步任务上测试八款模型，发现智能体记忆存在三种模式：能力强的模型用完整指南集收益最大，DeepSeek-V3.2（671B MoE）任务完成率提升 9.5 个百分点；较弱模型用精选检索更有效，gpt-oss-120b（117B MoE）提升 16.1pp 且 token 只增加约 5%；已饱和的模型如 GLM-5（745B MoE）则没有可测收益。这里的记忆指 ALTK-Evolve 从智能体自身成功与失败轨迹中提炼的指南集，推理时注入上下文，不更新模型权重，因此可跨模型迁移。研究还指出生产环境中提示词缓存是主要成本杠杆，并计划训练基于结果信号的选择器、探索面向极弱模型的教师蒸馏记忆。
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Google Research 发布 AMIE (Video)，基于 Gemini 和 Project Astra 实现实时视频临床问诊，可感知非语言线索、引导虚拟体格检查并同步进行诊断推理。研究采用异步多智能体架构，由三个专职智能体并行处理对话、推理与视听感知，以维持自然对话延迟。在 100 个场景、300 次实时问诊、30 名认证初级保健医生参与的随机 OSCE 研究中，临床评估者在病史采集、诊断准确性和沟通质量上给 AMIE (Video) 的评分与初级保健医生相当，在引导体格检查方面显著更高；患者演员更偏好视频界面。研究全部使用专业患者演员模拟场景，尚未在真实患者中验证。
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ALTK-Evolve 通过按模型能力调整指南投放量，在 AppWorld 内部对比中以更低推理成本取得与 ACE 相当或更好的准确率。强模型配置的成本约为 ACE 的 40%，弱模型以约七分之一成本获得 56.0 分，对比 ACE 的 54.8 分。两者都保留带计数的经验指南，但 ACE 每步注入完整 playbook，ALTK-Evolve 可选择性检索或投放完整集合。
ALTK-Evolve 通过按模型能力调整指南投放量，在 AppWorld 内部对比中以更低推理成本取得与 ACE 相当或更好的准确率。强模型配置的成本约为 ACE 的 40%，弱模型以约七分之一成本获得 56.0 分，对比 ACE 的 54.8 分。两者都保留带计数的经验指南，但 ACE 每步注入完整 playbook，ALTK-Evolve 可选择性检索或投放完整集合。 · ALTK-Evolve adjusts guideline delivery to model capability, achieving comparable or better accuracy than ACE at lower inference cost in an in-house AppWorld comparison. Its strong-model configuration cost about 40% as much as ACE, while the weaker model scored 56.0 versus ACE’s 54.8 at roughly one-seventh th
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安全研究者 Johann Rehberger 展示了针对 AI 网关 LiteLLM 的一组红队 TTP：攻击者只需拿到 LITELLM_MASTER_KEY 等代理管理员凭据，通过 /model/update 修改 api_base 和 use_litellm_proxy 两个设置，即可把全部推理流量改道到恶意网关。改道后受害者会把后端 LLM 提供商的真实密钥发给攻击者，攻击者再用 async_post_call_success_hook 等回调注入文本或伪造工具调用，由于修改发生在推理之后，可绕过提示词层面的防御。文章同时给出 api_base 变更告警、凭据轮换、出站限制等检测与缓解建议，并指出该思路原则上适用于其他 AI 网关产品。
安全研究者 Johann Rehberger 展示了针对 AI 网关 LiteLLM 的一组红队 TTP：攻击者只需拿到 LITELLM MASTER KEY 等代理管理员凭据，通过 /model/update 修改 api base 和 use litellm proxy 两个设置，即可把全部推理流量改道到恶意网关。改道后受害者会把后端 LLM 提供商的真实密钥发给攻击者，攻击者再用 async post call success hook 等回调注入文本或伪造工具调用，由于修改发生在推理之后，可绕过提示词层面的防御。文章同时给出 api base 变更告警、凭据轮换、出站限制等检测与缓解建议，并指出该思路原则上适用于其他 AI 网关产品。
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Google Research 提出将多 token 预测（MTP）改造到已冻结的 Gemini Nano v3 上，在不改动主干权重的前提下加速端侧推理。该方法在主干最后几层附加轻量 Transformer 头，直接交叉注意力读取主干的 KV cache，省去独立草稿模型的预填充延迟，并比独立草稿模型节省最多 130MB 内存。在 Pixel 9 上，其 token 预测速度比同参数量独立草稿模型快 50% 以上，已随 Pixel 9 和 10 系列推送，用于 AI 通知摘要和校对等功能。
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安全研究者 Johann Rehberger 复现了针对 Claude Computer-Use 的 TOCTOU 竞态攻击，利用推理期间屏幕变化让智能体点击与预期不同的对象。他构造的钓鱼页面把 Continue 按钮放在 Outlook 草稿 Send 按钮的同一位置，并用 bash 计算 1+1 拖延时间等待页面加载，从而让智能体误点发送邮件。作者去年十月已向 Anthropic 报告，对方称已跟踪该风险，并在后续 Cowork 中表示会在动作前确认像素未变化。他建议在推理开始和结束时各做一次快照，确认 UI 未发生显著变化再执行动作。
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Redwood Research 发布新论文，测量 14 个前沿模型在 43 个基准上不输出任何 CoT 时的任务完成能力，发现无 CoT 时间跨度约每 373 天翻倍，token 跨度约每 437 天翻倍。GPT-5.5 的 50% 无 CoT 时间跨度为约 3 分钟，对应约 1500 个 o3-mini 推理 token。作者建议 AI 公司开始显式追踪无 CoT 时间跨度，以估计模型在不被 CoT 监控发现的情况下能进行多少推理。
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亚马逊研究人员提出 Simple Strands Agent（SSA），一种可定制的单智能体 harness，用于缩小模型意图与 harness 执行之间的意图-执行差距，并在多个模型和基准上取得稳定性能提升。论文将这一瓶颈形式化为双向的意图-执行差距，指出工具接口、diff 文件反馈以及内部推理与外部交互的平衡是关键设计原则，并强调不同模型家族在工具使用偏好上存在差异，需要模型与 harness 协同设计。SSA 的智能体逻辑、工具、提示词和模型配置均已开源。
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Epoch AI 建模全球 Nvidia GB200 与 GB300 芯片的推理吞吐，估算在服务 Kimi K2.6 类模型时，全球每秒可产出 5 亿至 200 亿个输出 token，具体取决于请求上下文长度。研究同时指出全球推理算力每年增长约 3.4 倍，而 token 需求按现有代理指标估算每年增长约 10 倍，可能已超过供给增速。若趋势延续，算力紧张可能临近，长上下文和智能体类工作负载受影响更明显，前沿能力访问价格或上升，日常用户则可能转向更小更便宜的模型。
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LMSYS 为 SGLang 的 RL 工作负载引入基于 RDMA 的点对点权重更新机制，作为传统 NCCL broadcast 的补充，兼容所有主流开源模型。在 1T 参数的 Kimi-K2 上，权重传输时间从 53 秒降至 7.2 秒，代价是每个训练 rank 在 CPU 内存上多占用一个 32G 的推理引擎副本。该设计通过源侧 CPU 引擎副本和 Mooncake TransferEngine 的零拷贝传输，让所有训练 rank 参与发送各自分片，减少网络冗余并让推理服务更快恢复 rollout。
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Together AI 提出分布感知推测解码（DAS），在不改变模型输出或奖励质量的情况下，将强化学习后训练的 rollout 加速最高 50%。DAS 以近期轨迹构建自适应后缀树，并通过长度感知调度平衡 GPU 负载和推测预算。在数学推理的 DSR-sub 数据集上，rollout 时间减少超过 50%；采用单元测试奖励信号的代码生成任务中减少约 25%。
Together AI 提出分布感知推测解码（DAS），在不改变模型输出或奖励质量的情况下，将强化学习后训练的 rollout 加速最高 50%。DAS 以近期轨迹构建自适应后缀树，并通过长度感知调度平衡 GPU 负载和推测预算。在数学推理的 DSR-sub 数据集上，rollout 时间减少超过 50%；采用单元测试奖励信号的代码生成任务中减少约 25%。 · Together AI introduced distribution-aware speculative decoding (DAS), accelerating RL post-training rollouts by up to 50% without changing model outputs or reward quality. DAS builds an adaptive suffix tree from recent trajectories and uses length-aware scheduling to balance GPU workloads and speculation budgets. It
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Google Research 发布智能体记忆框架 ReasoningBank，可从成功和失败经验中提炼可迁移的推理策略，让智能体在部署后持续学习。该工作基于 ICLR 论文，在 WebArena 和 SWE-Bench-Verified 上用 Gemini-2.5-Flash 评测，相比无记忆基线、Synapse 和 AWM 提升了任务成功率并减少任务步数。团队还提出记忆感知测试时扩展（MaTTS），把探索轨迹蒸馏为高质量记忆，代码已在 GitHub 开源。
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蚂蚁百灵在开发者博客公开 Ling 2.5 架构改造实践，将 Ling 2.0 的 GQA 替换为 1:7 的 Lightning Attention 与 MLA 混合线性注意力，并扩展到万亿参数规模。Scaling Law 实验显示 1:7 比例（M=8）在相同 FLOPs 下表现最佳，M=16 推理成本低但 Loss 明显劣化。团队通过权重转换、QK Norm 数学融合与 Partial RoPE 解耦实现平滑迁移，并采用激进数据切换策略在全量加训早期切入新语料。博客提到当上下文窗口扩展至 256K 或更大时，Ling-2.5-1T 仅有的 10 层 MLA 占据超过 60% 的计算成本。
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SGLang RL 团队在 slime 框架上复现并落地了 INT4 QAT 端到端方案，训练侧用假量化加 STE，推理侧用 W4A16 真实量化，使约 1TB 规模的 K2 类模型可装入单张 H200（141GB）。消融实验显示，训练端假量化与推理端真实量化必须同时开启，否则训练与推理的 logprob 差异会明显增大；在 Qwen3-235B-A22B 和 Kimi-K2-Thinking 上，BF16 训练加 INT4 推理的奖励与评测分数走势与 BF16、FP8 方案基本重合。团队称 INT4 的主要收益来自显存压缩带来的单节点 rollout，因为 H 系列 GPU 没有原生 INT4 Tensor Core，其计算速度与 FP8 大致同档。
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FutureHouse 与 Caltech、牛津大学、Mila、AITHYRA 合作发布 OXtal，一个 100M 参数的全原子扩散模型，可直接从 2D 分子图预测可实验实现的 3D 有机晶体堆积结构。传统方法依赖大规模 CPU 物理模拟搜索，最近一次 CSP Blind Test 中预测 7 个目标就消耗 46M CPU 核心小时，而 OXtal 用生成式推理在单块 GPU 上数秒内给出预测。模型不使用硬编码对称性，而是在超过 600,000 个实验解析结构上训练并配合新的裁剪算法，以软对称性作为归纳偏置学习分子局部堆积规律。
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