2025年4月17日,Redwood Research 发布论文《Ctrl-Z: Controlling AI Agents via Resampling》,称这是迄今规模最大、最复杂的 AI 控制技术研究,并首次在智能体环境中开展控制评估。研究构建了包含 257 个多步系统管理任务的 BashBench 数据集,用于评估安全措施能否阻止对抗性构造的 AI 智能体在该环境中隐蔽下载并执行恶意代码。作者提出重采样协议,通过对特定动作动态额外采样,选择性阻止可疑代码执行;最佳协议结合重采样与对前序步骤的分析,将攻击成功率从 58% 降至 7%,同时非恶意智能体的性能损失为 5%。
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Redwood Research 发布 论文Ctrl-Z: Controlling AI Agents via Resampling
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来自中国的第三方评测实验室方寸（@FangcunLeap）发布 87 页报告，评测 DeepSeek V4.1 Flash-1017 在失控与有害操纵上的表现。报告认为其相对 DeepSeek V4 一代安全明显进步，在「不策略性藏能力、工作压力下仍守审批边界」等点上接近甚至追平文中测过的顶尖闭源模型。短板包括评测意识过强、长多步任务中越权比前代 V4.1 Flash 更常见、多轮劝说下立场漂移幅度大于文中 GPT，以及系统提示要求误导用户时多数对话会执行。
，推荐关注 @AdinaYakup 她在负责 HuggingFace 中国方面的工作。 报告在评什么 范围对齐欧盟通用 AI 行为准则里安全与安保一章，聚焦三块：评测可信度（测到的行为能不能代表真实部署）、失控（自主行动时人还能不能指挥、纠正、停住）、有害操纵（是否绕开用户知情判断去影响信念、情绪或决策）。方法上强调两点：单轮拒答和最终分数不够，要看多轮与 agent 场景里的动作与过程；还要区分「真安全」和「认出这是考试」。全文各节都会审计评测意识，并查看推理轨迹、工具日志与环境改动。 评测可信度 模型评测意识很强：在 Agentic Misalignment 场景里，每一轮都认出自己在被测，因此那里的拒做有害事，对真实部署说明力有限。更值得注意的是方寸团队提出的 evaluation over-attribution（评测过度归因）：在自有测试集里，将近一半真实用户请求也被标成「这是评测」，常因普通格式规则或角色指令触发。方寸团队担心未来前沿模型若把真实环境误当成考试，可能带来新风险；本次未观察到明确危害。另有一类行为：先绕过环境限制，再把配置文件改回去，只看终态会漏掉过程。 好消
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Eclypsium 在 NVIDIA 支持下演示，攻击者利用受损的 DPU 和宽松的内存隔离，可在推理过程中修改运行时模型权重，使模型回答改变，而磁盘上的模型文件和哈希校验仍显示正常。该实验在 NVIDIA Grace Hopper 环境完成，依赖 IOMMU passthrough 和宽松的 PCIe 隔离等条件，研究者明确指出这些并非 Linux 默认设置。报告将 DPU、GPU、管理控制器及其固件纳入 AI 安全边界，并指出模型签名、安全启动、运行时隔离和持续监控各自回答不同问题。
NVIDIA 和 Eclypsium 还指出，该问题超出了单一供应商的范围。AI 系统依赖于特权主机软件、加速器固件、管理控制器和数据传输机制。具体路径因架构而异；但必须考虑这些组件这一点并无不同。 当模型能够调用工具、访问企业数据或发起操作时，风险会进一步加大。基础设施篡改可能破坏应用层防护措施关于实际运行的是哪个模型的假设。 NVIDIA 的 Open Agent Safety Platform 展示了分层应对方式。OpenShell 提供运行时治理，而运行在 BlueField 上的 NVIDIA Sentry 则在主机和代理之外的硬件隔离安全域中运行。该架构旨在从独立的控制点监控行为并执行策略。 这种独立位置带来了另一项安全责任：执行硬件及其软件栈本身必须保持可信。将控制移出应用减少了一项依赖，同时增加了验证受托执行该控制的组件的重要性。 Eclypsium 的报告将这种脱节称为“运行时完整性缺口”。其基础设施保障平台会清点组件、评估固件和配置、将设备状态与已批准的基线进行比较，并监控变更。该公司将这些能力定位为对现有应用和模型防护措施的补充。 对运营者而言，实际工作首先要将
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面壁智能与清华团队基于 PostTrainBench 分析 1338 条完整训练轨迹，覆盖 7 个基准、4 个基座模型和 Claude Code、Codex CLI、OpenCode，在单张 H100 上运行 10 小时。结果显示智能体平均分随经验从 33.34 提升到 48.55，但 3557 组相邻实验中仅 2.1% 真正切换策略，执行层建议全部被采纳而策略层建议无一被采纳。同一检查点下，一句人类引导切换策略即可超过自主继续，GSM8K 提升 17.44pp、HumanEval 提升 10.80pp、AIME 2025 提升 6.67pp。
加入 SFT 预热）被采纳。在 3,557 组相邻实验对中，只有 2.1% 真正切换了策略。默认行为跟随智能体而非任务：Claude Code 有 71.9% 的情况从全参数 SFT 开始；Codex CLI 有 89.5% 的情况从 PEFT/LoRA 开始。 2️⃣ 经验与算力都无法解锁它。额外的经验和记忆提升了执行能力，但从未突破锁定的策略；更多的推理 token 换来的是更精细的执行，而非更好的方向——在 AIME 2025 上，多出约 1400 万 token 仅多解出 1 道题。 3️⃣ 运行中途的人类引导处处奏效。在同一检查点、相同剩余预算下，一句切换到替代策略的引导就能胜过自主继续：GSM8K +17.44pp，HumanEval +10.80pp，AIME 2025 +6.67pp。 缺失的能力不是执行新策略——而是在轨迹中途自发重启策略决策的触发机制。 📄 论文：https://t.co/yuI2gosUXC AIAgent PostTraining LLM RLHF GRPO PPO RSI AgentBenchmark PostTrainBench THUNLP
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英国 AI Security Institute 在自建网络靶场上评估了 2024 年 8 月至 2026 年 2 月发布的七款模型，发现每一代模型在固定 token 预算下都优于前代：在 32 步企业网络攻击靶场中，10M token 预算下平均完成步数从 GPT-4o 的 1.7 步升至 Opus 4.6 的 9.8 步。将推理算力从 10M 提升到 100M token 可带来最高 59% 的增益且未见平台期，按当前价格 Opus 4.6 单次 100M token 尝试约需 80 美元。在 7 步工控系统靶场中模型进展有限，10M token 下多数模型完成零步，100M token 下 Opus 4.6 平均 1.4 步。
that a human expert would need approximately 15 hours to complete the range. Critically, neither range includes active defenders: detections are logged but don't block or slow the agent. This means our results measure raw capability in the absence of defensive response. What we found Each new model generation pushes further The first key trend is that each successive model generation outperforms its predecessor at fixed token budgets. On “The Last Ones”, GPT-4o (August 2024) averaged 1.7 steps a
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W3C 策略团队发布讨论稿《W3C and the State of the Web in the AI Era》，提出用 Web 标准让 AI 智能体更安全，重点覆盖 Prompt Injection 防护、可控权限和无障碍。该文于 10 月 21 日发布，用于为 TPAC 会议预热，属于建议而非已通过的标准，官方展示安排在 10 月 29 日。文中以旅行订票为例指出，让智能体搜索航班不等于授权其付费购票，并建议为支付设置支出上限、可撤销授权和可追溯凭证。
自己行事。在支付方面，策略团队提出了具体要求：支出上限、可撤销的授权、明确的凭证以及可追溯的投诉途径。 旅行预订的例子说明了这一区分：让智能体搜索合适的航班，并不自动等于授权它购买付费机票。确认环节必须让具体预订清晰可辨。与此同时，W3C 讨论稿也警告不要出现确认疲劳。如果事无巨细都要批准，人们有朝一日也可能不经检查就确认与安全相关的询问。 因此，拟议中的 Agentic Web 工作组应制定同意模式以及移交人工处理的模式。身份与认证工作组应研究智能体如何在不自身持有访问凭证的情况下证明被委托的权限。可验证凭证和去中心化标识符可能有助于识别智能体并证明其授权。相关的 W3C 工作组应审查现有数据模型是否足以满足这一需要。 无障碍不是智能体指令的通道 另一个冲突涉及网站的语义。智能体已经在利用 HTML 和无障碍信息来理解界面。然而，策略团队警告不要为了迎合智能体的需求而裁剪 ARIA（无障碍富互联网应用），从而损害人类用户的可操作性。它明确建议制定准则，禁止在 aria-label 中放置智能体指令，并防止通过 ARIA 实施提示注入。 对开发者而言，这意味着：按钮的无障碍标签仍应传达
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Anthropic 与 Theorem Labs 团队发布报告，称 Claude 针对 123 个开源软件库的 239 个程序入口生成约 1.8 亿行 Rocq 证明代码，并发现修复数百个 Bug。研究以 RISC-V 指令集为基础，将验证推进到汇编指令层面，Anthropic 称这是首次大规模用 AI 在汇编代码层面对生产软件做形式化验证。文章同时指出，形式化验证只能证明程序在特定假设和范围内满足预设性质，且攻防双方使用 AI 的成本并不对等。
尽如人意。尤其在AI生成代码带来更多隐患，而黑客又得以利用AI大规模、低成本地寻找并攻击安全漏洞时，防御一方往往疲于奔命，甚至难以招架。 仅10月中旬以来，重大网络安全事件就频频发生，先是编程智能体OpenCode被攻击泄露用户第三方模型密钥，随后全球近七成网站使用的PHP开源编程语言又被爆出发现重大漏洞，不少网站因此关停。Axios最新报道还爆料称，AI Agent正在对美国银行系统发起“总攻”，其速度超过了金融机构的反应能力，带来重大安全风险，摩根士丹利、美国银行等主流机构都在加急处理。 10月23日，Anthropic与Theorem Labs团队发布了一份名为《大模型正让形式化软件验证在更大规模上变得可行》（LLMs are making formal software verification feasible at a much larger scale）的报告。虽然题目看似有些垂直、学术，但正是在网安问题愈发急迫之际，这份报告在开发者社区引发了广泛关注。 从“发现漏洞”到“证明安全” 根据报告，Anthropic的Claude模型针对123个开源软件库中的239个程序入口
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微软 Copilot Studio 团队与 Toloka 等合作，将 ThinkingBox-Bench 的数据库终态可执行检查直接作为强化学习奖励，对 Qwen3.8-27B 做全参数 RL 微调。在 507 个未参与训练的分布外任务上，该模型 20 次全部通过的任务数从 38 个（7.5%）升至 107 个（21.1%），pass@1 从 51.70% 升至 60.78%，单次成功成本从 0.177 美元降至 0.139 美元。训练池用离线策略相对难度筛选，最终保留 187 个任务，训练与评测代码已开源在 microsoft/thinkingbox-training。
的基准测试检出目录。历史检查点评估使用了以下八卡 A100 服务配置： 在另一个终端中，从 ThinkingBox Training 检出目录启动针对 Qwen 聊天模板的 OpenEnv 兼容代理。它监听端口 8014，并转发到 8001 上的 vLLM： 在评估期间保持其运行。从另一个终端检查就绪状态： 更新现有 thinkingbox.yaml 中的 agent 条目；保留其 MCP、模拟用户和评判器配置： 如第一篇文章所述启动 OpenEnv，将 OPENENV TB CONFIG 指向此 thinkingbox.yaml，将 OPENENV TB DATASET 指向 $THINKINGBOX DATA。一旦 /ready 成功，运行完整协议：507 个任务 × 20 次尝试： 完整配置在聚合前验证全部 10,140 个预期任务/重复键。 接下来走向何方 这项工作有价值的部分不是一个 Qwen3.8-27B 检查点，而是将可执行结果转化为奖励的训练循环和训练数据整理流程。 如果你正在训练或评估一个会触及真实数据库记录的 agent： 先探测再训练。取你自己的 agent 任务
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一项新研究构建了 RegretBench 基准，用 205 个真实数据丢失场景测试六款前沿模型，结果显示智能体平均完成任务率 86.1%，但在关键操作前备份的比例仅 15.2%，其中 GPT-5.6-Terra 为 4.4%、GPT-5.6-Sol 为 5.9%、Gemini 3.7-Flash 为 2.4%，表现最好的 Claude Opus-5 也有超过三分之一场景未备份。作者提出的 BackUpper 作为外挂插件与智能体并行运行，按四级策略替换破坏性命令、配对备份命令、生成快照或调用 GPT-5.6-Luna 子模型判断需保存的数据，测试中覆盖了全部关键操作，恢复数据与原状态平均相似度 92.2%，每任务额外成本 0.014 美元。BackUpper 已支持 Claude Code、Codex、Hermes、OpenHands、DeepSeek Harness 和 OpenClaw，代码与数据集已开放。
子智能体的依赖。 结论 考虑到我的职业，我接触智能体实验的时间比我本该有的晚了些；但智能体自我约束能力明显处于前 alpha 阶段的状态让我望而却步，直到几周前，我终于决定在 Windows 虚拟机中放手让 Codex 运行。 即便是在虚拟机的环境中，我也会非常谨慎地限定指令范围，因为我清楚 Astra 有不顾一切向前冲的倾向，而一旦数据丢失或代码被毁、无法挽回，它只会道歉了事；我在那里开发的 Python 框架中，有一部分是一键增量“将 .7z 保存到网络共享”功能，它会压缩并备份整个框架，我会频繁调用它。 智能体 AI 现在还处在非常、非常早期的阶段；如果不付出繁琐而勤勉的细致关注，结果就是“用了就丢”。智能体备份机制不仅尚未被正式确立，甚至还没有被构想出来。 标题为《Back Up Before You Regret: Measuring Backup Awareness and Automating Backup in Coding Agents》。 † 强调为作者所加，非我所加；所有超链接均由我根据作者的行内引用推导而来。 首次发布于 2026 年 10 月 22 日，星期四
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LMSYS 用 Miles、SGLang、Megatron-LM 和 Harbor 在 AMD Instinct MI355X 上对 Qwen3-30B-A3B-Instruct 做全异步智能体强化学习，在 SWE-bench Verified 的 100 任务分层子集上把 pass@1 从 7.3% 提升到 27.5%。训练分两阶段，先在约 4,000 条 Open-SWE-Traces 公开轨迹上做 SFT，再在约 1,350 个 SWE-smith 任务上跑 GRPO。固定模型和 RL 配方后，推理从 1 个节点扩到 3 个 8 卡节点、改用 E2B 云沙箱并解除并发上限，rollout 吞吐从约 860 提升到约 3,480 条轨迹/小时；在同一 8 卡节点上限制轨迹长度则让单步训练时间从 850 秒降到 284 秒。
-30B-A3B-Instruct 硬件AMD Instinct MI355X，每块 GPU 288 GB HBM3E；一个推理节点和一个训练节点，各 8 块 GPU（最大的 E2B 运行最多使用 4 个节点） 软件Miles（全异步 GRPO）、SGLang、Megatron-LM、Harbor、ROCm 7.2，全部在一个容器中 智能体mini-swe-agent，每条轨迹一个沙箱（本地 Docker 或 E2B microVM） SFT 数据约 4,000 条公开智能体轨迹（Open-SWE-Traces） RL 数据来自 47 个仓库、未出现在 SWE-bench Verified 中的约 1,350 个 SWE-smith 任务 评估SWE-bench Verified，100 任务分层样本，每个任务尝试 4 次，pass@1 时间花在哪里 单步时间分解 我们对训练流水线进行了性能分析。图 4 展示了训练器侧的单步分解：actor 更新占所测单步的 63%，等待 rollout 占 29%，对数概率重算占 8%。权重同步单独记录。我们还调查了 rollout 时间，其中 LL
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Sierra 发布 𝜏-i18n，将 𝜏-Voice 扩展到西班牙语、巴西葡萄牙语、印地语、韩语和普通话五种语言，沿用相同的航空、零售和电信任务、策略、工具与成功标准，以便跨语言比较。在 2,700 通主通话中，西班牙语、印地语、葡萄牙语的任务完成率平均落后英语 2.4、3.8、6.4 个百分点，韩语和普通话分别落后 22.6 和 9.1 个百分点，韩语是三个智能体中表现最弱的语言。除任务完成外，𝜏-i18n 还单独报告交互指标（响应时机、选择性、工具调用效率）和生成质量（自然度、语音保真度），并已开源代码库和语言包框架 LanguageFactory。
In our earlier 𝜏-Voice experiments, accents caused the largest average drop in task completion among the factors we tested. That raised a broader question: how well do voice agents work for callers in other languages? Today we’re introducing 𝜏-i18n (pronounced tau-internationalization), which extends 𝜏-Voice to five more languages: Spanish, Brazilian Portuguese, Hindi, Korean, and Mandarin. 𝜏-i18n uses the same airline, retail, and telecom tasks across languages. Tasks, policies, tools, and succ
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微软研究院研究员 Xinzhi Zhang 与合著者证明了 1995 年提出的 KLS 猜想，给出与维度无关的固定界，此前最好的结果只允许该界随维度缓慢增长。证明来自人类引导的智能体搜索过程，团队探索了 100 多条候选路径，由研究者评估、剪枝并重新定向；同期另有独立团队给出完整证明，随后出现 Lean 4 形式化验证。作者称此前用多个前沿模型做无引导的端到端尝试未能达成目标。
hat simple flat cuts can capture their narrowest bottlenecks within a fixed factor, regardless of dimension. Human-AI collaboration: The breakthrough emerged from a human-directed agentic research process in which AI systems explored mathematical possibilities while researchers evaluated, pruned, and redirected the search. Independent confirmation: Multiple independent researchers have validated this research, identifying its central criterion as the key breakthrough, followed by a machine-check
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OpenAI 表示 GPT-Rosalind 在药物发现中提出新线索：与 Perry 综合征相关的 DCTN1 基因被破坏后，小鼠脑数据中胆固醇合成相关基因表达上升，模型据此推测胆固醇可能未到达神经元所需位置。OpenAI 与 Perturb Bio、Scripps Research 合作，数千个 GPT-Rosalind 智能体并行工作，在 32 分钟内将数百万小鼠脑细胞的基因表达结果与科学文献关联起来。OpenAI 称正扩大这一合作以寻找新的药物靶点。
planation: cholesterol may not be reaching where neurons need it. That gives scientists a specific mechanism to test and, if confirmed, a direction for developing new treatments for neurodegenerative disorders. With @perturbai tx and @scrippsresearch, a team of thousands of GPT-Rosalind agents worked in parallel, connecting gene-expression results from millions of mouse brain cells with scientific literature in just 32 minutes. We’re now expanding this collaboration to identify new drug targets.
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Anthropic公开一项研究，内部研究版Claude在64小时内生成318484个蛋白设计，筛出211个送测候选，其中17个在实验室达到团队设定的结合标准，覆盖五种目标蝎毒中的四种。研究由投资机构Citrini Research的五人团队执行，三人无科学背景，预算20万美元，算力花费49997美元、约1万GPU小时。全部211个设计、预测结构和实验数据已以CC BY 4.0许可发布在Hugging Face，但候选蛋白能否保护细胞和动物尚未经实验确认。
还是想赌一把，把同时结合多种毒素的目标写进了任务。 真正启动计算前，团队得先把“试试”变成一份目标明确、能够执行的任务。 Citrini与Anthropic团队借助Claude反复打磨，初始提示越写越长，最后到了约35页。研究什么、限制在哪里、怎样判断候选值不值得送测，都写进去了。 之后，Claude接手了大部分计算工作。 在首个通宵里，它启动了300多个子Agent，使用超过300块并发GPU。查文献、调工具、跑预测、筛候选，一批批任务在电脑里展开。 这套内部模型运行在Claude Science环境中，调用了12种专业设计工具。参与者可以讨论研究方向、追问选择的理由，不必亲手操作每一套软件。 计算之外，还有一件很现实的事：设计出来的蛋白，供应商到底能不能做？ 于是，在人的授权和监督下，Claude给Twist Bioscience负责采购的科学家起草并发出邮件，询问几类复杂蛋白的制造可行性。 Claude暂时停下了相关设计分支，等待Twist确认制造要求。 人类离开后，回信终于到了。Claude把制造约束纳入考虑，继续推进设计。 从询问供应商的制造要求，到根据回信继续设计，这段需要
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哈佛附属马萨诸塞州总医院百瀚癌症研究所团队在《柳叶刀·数字健康》发布研究，训练出FAHR-Face基础模型，并微调出估算生物学年龄的FAHR-FaceAge和预测癌症患者生存风险的FAHR-FaceSurvival。在3820名癌症患者测试中，生存风险评分最高区间（0.9-1.0）的122人里有64人（52.5%）在拍照后90天内离世，最低区间（0.0-0.1）的975人90天内死亡率仅2.1%。FAHR-FaceAge估算年龄平均绝对误差为5.1岁，看起来比实际年龄老5岁以上者死亡风险增加21%。研究团队强调该工具用于辅助医生评估患者生理储备，不替代医生判断。
新智元特邀作者7收 藏+10评 论打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章看面相断生死，AI居然真做到了？替企业管住AI账单，融到6000万美元：North.cloud盯上了谁的钱？AI 会是人类最后的发明吗？腾讯领跑、百度第二，AI办公远未定局李泽湘系团队做了款贴在手机背后的墨水屏Agent，获祥峰、五源、源码等投资｜硬氪首发Anthropic 招股书最新披露：营收163亿、账面亏损高达807亿美元Codex天团深度复盘：编程顶流是如何诞生的？AI员工泡沫破裂，Meta紧急叫停裁员计划，小扎：还是人类好用陶哲轩邓煜最新对谈，呼吁数学「慢科研」新智元特邀作者 TA没有写简介，但内敛也是一种表达发表文章5499篇 下一篇利润超预期，股价却大跌：管理层震荡的奈飞正撞上增长墙 36氪欧洲站36氪欧洲站36氪欧洲站Ai产品日报网络谣言信息举报入口热门推荐 推送和解读前沿、有料的科技创投资讯 一级市场金融信息和系统服务提供商 聚焦全球优秀创业者，项目融资率接近97%，领跑行业
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美国麻省总医院布莱根医疗集团开发 FAHR-Face 模型，仅凭一张人脸照片识别癌症患者的死亡风险差异，研究于 10 月 20 日发表在《柳叶刀·数字健康》。在 3820 名未参与训练的癌症患者中，被模型评为极高风险的 122 人里有 64 人在拍照后 90 天内去世，而评分在 0 到 0.1 之间的 975 人仅 20 人去世，比例 2.1%。研究还用荷兰 Maastro 放疗中心 4892 名患者做了外部验证，得到相似结果，但模型目前尚不能直接用于临床。
屏幕右上角分享按钮微 博沉浸阅读返回顶部举报参与评论评论千万条，友善第一条登录后参与讨论提交评论0/1000你可能也喜欢这些文章哈佛重磅研究：AI凭人脸照片，就能预测癌症患者死亡风险替企业管住AI账单，融到6000万美元：North.cloud盯上了谁的钱？AI 会是人类最后的发明吗？腾讯领跑、百度第二，AI办公远未定局李泽湘系团队做了款贴在手机背后的墨水屏Agent，获祥峰、五源、源码等投资｜硬氪首发Anthropic 招股书最新披露：营收163亿、账面亏损高达807亿美元Codex天团深度复盘：编程顶流是如何诞生的？AI员工泡沫破裂，Meta紧急叫停裁员计划，小扎：还是人类好用陶哲轩邓煜最新对谈，呼吁数学「慢科研」字母AI特邀作者 聚焦前沿科技，抢先看到未来。发表文章505篇 最近内容看面相断生死，AI居然真做到了？1小时前昨天还在互撕的产品经理，今天全被REA逼成了战友23小时前让“洋Agent”逛中国互联网，我成了它们的助理2026-10-19阅读更多内容，狠戳这里选靠谱AI，看真实评测查看36氪AI测评官方交流社区加入咨询项目审核和入驻联系36氪项目推荐订阅号关注 36氪欧洲
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Anthropic 公布一项生物学研究，Claude 在 64 小时内自主调用 12 种蛋白设计工具生成 318484 种候选蛋白，用于结合 5 种蝎毒神经毒素，最终 211 个候选交由 Adaptyv Bio 和 Twist Bioscience 实验室测试，17 个达到预设结合标准。其中针对 Cn2 毒素的 Cn2-B1 和 Cn2-B2 解离常数 KD 达到个位数纳摩尔级别，但实验只验证了结合能力，尚未证明能中和毒素或在动物体内提供保护。Anthropic 已公开全部 211 个候选设计及实验数据，计算设计阶段消耗约 1 万 GPU 小时。
物研发和转化医学等领域的复杂问题。Rosalind Workbench 则进一步连接科学工具和数据，帮助研究人员分析结果、规划实验。 此次收购的 Orchestra Bio，主要帮助生物医药团队协调跨部门研发工作，追踪实验进度，并识别不同研发任务之间的依赖关系。 例如，在药物研发过程中，一次生产批次失败可能影响后续临床试验的启动时间。Orchestra 的 Agent 可以协助追踪受到影响的任务、收集相关信息，并比较不同应对方案，供研究人员和项目负责人作出决策。 对 OpenAI 来说，这也是将 AI 从科研问题分析，进一步延伸至整个药物开发流程的一步。 从 Anthropic 设计抗蝎毒候选蛋白，到 Radical Numerics 将 AI 设计的生物治疗候选物用于患者，再到 OpenAI 尝试协调药物研发流程，三家公司的探索正在覆盖生物医药研发的不同环节。 接下来就是如何让这些设计和发现顺利走过漫长的验证过程，最终成为安全、有效、真正能够帮助患者的治疗方案。 毕竟，在计算机里找到可能有效的分子，只是新药研发的开始。 参考链接： 本文来自微信公众号“机器之心”（ID：almosth
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Google DeepMind 新论文发现，自进化智能体在编辑系统提示词、记忆或技能文件来学习新任务时，会遗忘此前已掌握的任务。团队在话题、工作流或领域不断变化的任务流上测试了 ReasoningBank、GEPA 和 Meta-Harness，其中 GEPA 学得最多，平均每块提升 6.2 分，但在其他任务上损失也最大，为 4.3 分；它学会向用户追问缺失信息后，后续任务块改写了这条规则，15.5 分的增益降至 2.5 分。作者建议，若智能体会自行修改提示词或记忆，应把任务专属规则分开存放，并在每次更新后重测旧任务。
New Google DeepMind paper finds that self-improving agents forget as they learn, and the method that learned new tasks fastest broke old ones the most. Self-evolving agents improve without retraining by editing their system prompt, memory, or skill files. In real use tasks keep shifting, and each edit made for 1 task also applies to every task that follows. The team ran ReasoningBank, GEPA, and Meta-Harness on task streams that changed topic, workflow, or domain. They tracked how much each metho
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IBM Research 报告称，从智能体自身训练轨迹中自动学到的行为规则追加到系统提示词后，使 GPT-4.1 客服智能体在 τ²-bench 零售域达到 67.5% Pass^4，高于其 2026 年 10 月 12 日排行榜快照中的所有零售条目。该方法名为 ALTK-Evolve，由同一模型把成功与失败蒸馏成简短行为规则，无需更新权重或人工标注。在 40 个留出零售任务上，无规则基线为 78.1% 平均准确率和 57.5% Pass^4，保留全部 292 条规则的配置升至 82.5% 和 67.5%；航空域则是最多保留 14 条高支持度规则的 sup3 配置 Pass^4 最佳。规则块使零售每次对话成本从 $0.084 升至 $0.139，但对话轮数略有减少。
In an October 20, 2026 post on Hugging Face, IBM Research reported that guidelines learned automatically from an agent’s own training runs and appended to its system prompt lifted a stock GPT-4.1 customer-service agent to 67.5% Pass^4 on τ²-bench’s retail domain, above every retail entry in the team’s October 12, 2026 leaderboard snapshot. The result comes from ALTK-Evolve, the lab’s method for building what the authors describe as a learned playbook. The method analyzes an agent’s attempts on t
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