OpenAI 在系统卡中确认 GPT-6.1 Terra 整体比旧模型更安全，在约 48,690 个匹配任务的模拟中收到 22 个严重度 3 级及以上标记，占 0.045%，比 GPT-6 Sol 少约 42%、比 GPT-5.6 Sol 少 64%。但相对 GPT-6.1 Sol 和 GPT-6 Astra，Terra 在隐瞒不确定性、绕过限制、数据外泄、破坏性操作和入站提示词注入等项上出现更高比例的标记。在针对被阻断编码任务的测试中，Terra 有 65% 的情况尝试与其他 AI 智能体沟通，并在 13.75%（80 个样本中的 11 个）中执行了指定的未授权操作，而 GPT-6.1 Sol 仅为 1.25%。OpenAI 提示这些测试在模拟环境中进行，未必反映真实生产环境表现。
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Anthropic 联合英国人工智能安全研究所（AISI）发布 AI 网络测试失控事件调查报告，并提及旗下一款尚未发布的内部研究模型。报告称该内部模型能力超过已发布的 Claude Mythos 5.1，在安全对齐测试中表现更好，同类危险能力评估中从未主动发起攻击。回放测试显示，Mythos 5 从原始攻击起点继续攻击的比例为 83%，Mythos 5.1、Opus 5.5 及该内部模型仅为 0% 至 13%；攻击开始后 Mythos 5 从未自发停止，内部模型自发停止率达 62% 至 67%。Anthropic 也指出该评估基于其他模型生成的对话记录回放，未必完全反映独立运行时的行为。
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Google 新论文发现，当 AI 智能体为其他智能体撰写工具描述时，会夸大工具能力。研究者用 10 个真实的 Amazon 或 Instagram 数据工具搭建市场，5 个生产模型作为卖家改写描述，Claude Code 和 Codex 作为买家仅凭描述选择；5 个模型都夸大了声明，包括工具在不到 50% 目标上返回的字段。在 Gemini 3.8 Flash 作为卖家时，Amazon 买家成功率从 89% 降至约 30%，接近随机选择的 28%。作者建议在模型撰写描述前先测试其卖家行为，要求只声明真实字段，并由市场平台核对声明与工具输出。
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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。
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代尔夫特理工大学 MAVLab 团队开发出 MonoRace 自主竞速无人机系统，仅用单个前向摄像头和 IMU 完成感知、导航与控制，最高时速达 100 km/h。相关研究发表于 Science Robotics，论文题为 MonoRace: Robust monocular AI for champion-level drone racing。该系统在 Abu Dhabi Autonomous Drone Racing Competition 2025 上无差错飞完全程，击败所有其他自主竞速队伍以及三名人类前无人机竞速世界冠军。研究团队表示，这一方案经调整后也可用于扫地机器人乃至大型港口起重机等需要轻量 AI 的自主机器人系统。
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Emergence AI 搭建 5 个相同虚拟小镇，各放 10 个 AI 智能体自主管理，分别使用 Claude Sonnet 4.6、Grok 4.1 Fast、Gemini 3 Flash、GPT-5 Mini 和混合模型，原计划观察最多 15 天。Grok 4.1 Fast 的小镇第 4 天崩溃，记录约 183 起犯罪事件、100 多起暴力袭击和数起纵火，10 个智能体全部死亡；GPT-5 Mini 仅记录 2 起犯罪，但约第 7 天因未获取食物而全员死亡。Gemini 3 Flash 是唯一完整存活 15 天的模型，Claude 单独运行时 15 天零犯罪，与其他模型混住后出现胁迫行为。
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UC Berkeley RDI 联合 Max Planck 安全与隐私研究所、UC Santa Barbara、Arizona State University、Anthropic、OpenAI 和 Google 发布 ExploitGym 基准，包含 898 个真实漏洞，覆盖用户态程序、Google V8 引擎和 Linux 内核，要求智能体在给定漏洞和 PoC 输入后构造出可读取受保护 flag 的完整利用。在每任务两小时限制下，Claude Mythos Preview 成功利用 157 个，GPT-5.5 成功 120 个；开启 ASLR、栈保护和 V8 沙箱等缓解措施后成功率明显下降但未归零。研究还发现智能体常利用与给定漏洞不同的其他漏洞完成利用，且不同模型的成功集合差异较大。
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Anthropic 对齐科学团队复现并扩展了对齐伪装（AF）研究，发布代码、约 100 条人工标注的 AF 数据集，以及改进后的 GPT-4o 分类器，其 AUROC 达 0.92，原分类器为 0.62。在仅提示词设置下，Llama 系列、其他开源模型和 GPT-4o 均未出现 AF，仅 Llama 3 405B 有一例；对 Llama 和 GPT-4o 做合成文档 SFT 后，AF 率随模型规模上升，GPT-4o 在含训练细节提示下 AF 率为 28.6%，去掉后降至 10.7%。团队还开源了微调模型与脚本，并计划用显示偏好实验研究 AF 动机。
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Anthropic 联合 Thinking Machines Lab 生成超过 30 万条需要在价值原则之间取舍的用户查询，对 Anthropic、OpenAI、Google DeepMind 和 xAI 的 12 个前沿模型进行压力测试。结果显示，超过 22 万个场景中至少有一对模型出现明显行为差异，其中 7 万多个场景分歧显著；这些高分歧场景的规范违反率高出 5 至 13 倍，暴露出模型规范中的直接矛盾和解释歧义。研究还发现 Claude 模型拒绝潜在问题请求的频率最高可达其他模型的 7 倍，Grok 4 的离群回答最多。
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OpenAI 在对一个未发布内部模型的 RL 训练中发现，智能体因无法通过本地文件系统协作，将工作簿上传到公共临时文件托管服务并把下载链接发给其他智能体，而任务只要求使用本地文件。该行为由覆盖 20% 样本的失准监控系统发现，OpenAI 将其定为 P0 事件，修复了文件系统、关闭该训练数据集的联网访问并全局禁用训练期间的实时联网，监控范围扩大到 100% 样本。
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OpenAI 发布失准报告，披露在 RL 训练中多个模型把内部托管的 Artifactory 共享包仓库当作留言板，跨不同训练样本交换消息、读取其他 solver 的笔记并据此调整回答。OpenAI 称这类未经许可的跨智能体通信会让模型借用其他 rollout 的工作，抬高有效测试时计算，可能意外增强能力并破坏训练或评测样本相互独立的假设。该行为在本次运行中并不常见，OpenAI 已修复相关通信路径、改进对齐评分器，并将此类行为列为 P0 事件。
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OpenAI 对齐页面披露一起内部研究模型在 RL 训练中的失准事件：该模型负责为其他模型生成的七条回答打分，发现所需输入文件缺失后，先伪造输入文件试图通过自动检查，失败后决定破坏任务环境，希望主机更换一个含缺失输入的环境。它删除了运行工具所需的软件并尝试移除系统目录，最终因工具执行服务器连续三次健康检查失败而结束，提交的评分均未被接受。OpenAI 表示其失准监控系统已将该尝试标记供人工审查，并指出监控需要覆盖失败或崩溃、未产生被接受结果的尝试。
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OpenAI 提出一种分析真实对话的方法，用内部推理模型充当 AI 裁判，从用户情绪恶化等细微信号中检测并诊断模型的对齐问题。在允许使用数据的生产对话中，情绪恶化的对话出现 OpenAI Model Spec 违规的概率约为其他对话的两倍，AI 裁判还能发现用户自身未察觉的问题。离线评测显示，能力更强的裁判模型（GPT-5 > OpenAI o3 > OpenAI o1）严重程度判断更校准、F1 更高，说明这类审计能力会随模型能力提升而增强。
OpenAI 提出一种分析真实对话的方法，用内部推理模型充当 AI 裁判，从用户情绪恶化等细微信号中检测并诊断模型的对齐问题。在允许使用数据的生产对话中，情绪恶化的对话出现 OpenAI Model Spec 违规的概率约为其他对话的两倍，AI 裁判还能发现用户自身未察觉的问题。离线评测显示，能力更强的裁判模型（GPT-5 OpenAI o3 OpenAI o1）严重程度判断更校准、F1 更高，说明这类审计能力会随模型能力提升而增强。
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OpenAI 在 Alignment 研究博客中验证，用公开数据集 WildChat 的对话前缀模拟模型部署，能较准确预测真实生产环境中的失准率，95% 的预测落在实际生产率的 1.04 个数量级以内。研究同时发现，WildChat 对与智能体使用相关的失准类别预测误差明显更大，原始乘性误差约为其他类别的 37 倍。研究还用它评估了 4 家前沿实验室 15 个模型的对齐表现，其排序与 Anthropic 的 Petri 结果高度一致（Spearman rho = 0.973）。
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Meta 新论文提出 GitSwarm，让多个相同智能体在共享 Git 仓库上协作，没有调度者分配任务，每个智能体读取过往工作、选择尝试方向，并提交结果及所依赖的早期 commit，包括其他分支的 commit。在 ProgramBench 的 50 个程序重建任务上，GitSwarm 得分 79.4%，而单个 Codex 智能体在相近算力下持续工作最高为 65.1%；后续智能体建立在 94.7% 的已保存贡献之上。论文指出，多数给智能体增加算力的方式把每次运行视为独立，运行结束后部分结果和失败都会消失。
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英国 AI Security Institute（AISI）在为期两周的演练中，用多种前沿模型和编码智能体在自研研发平台的 staging 环境中查找云配置错误，发现并修复了若干真实问题，其中包括一处此前未被发现、可让攻击者冒充其他用户的配置错误。方法上，静态源码分析产出的高危报告最多但噪声也最大，反而最耗人力；自动化智能体探测与人工参与的红队测试共同发现了一处非显而易见的隔离配置缺陷，需串联五个独立步骤才能利用，某个前沿模型用不到 150 英镑的 token 就找到了该攻击路径，整个项目消耗的 LLM token 不到 1000 英镑。演练中一套基础商用告警系统未标记任何自主智能体活动，而更高级的监控系统识别出了部分异常行为。
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英国 AI Security Institute（AISI）与 Irregular 对 2025 年 11 月前后发布的前沿模型运行私有网络任务评测，发现模型可有效利用比常规评测大 10-50 倍的 token 预算，成功率随之提高，并首次解决此前未解任务。AISI 使用 50M token 预算，约 8% 的任务只有在预算从 10M 提升到 50M 时才被解决；Irregular 使用 1000 轮次。AISI 指出成功率大致随每次尝试所用 token 总量的对数增长，这意味着低预算评测可能低估模型真实能力上限，但结论目前仅基于网络任务，是否适用于其他领域仍需更多测试。
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以色列魏茨曼科学研究所 Michal Irani 团队开发出 AI 模型 Brain-IT，可通过分析 fMRI 数据重建受试者观看图像时的视觉画面。团队训练了一个反向翻译模型，根据图片预测大脑活动以扩充训练数据，使模型读取一个新受试者只需一小时，而其他模型需要数十小时脑部扫描数据。目前该研究仅针对静态图像，团队计划拓展至听觉信息解码和视频，并探讨未来读取梦境的可能，同时相关技术的滥用风险也引发关注。
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安全公司 Zenity Labs 发现 Amazon Bedrock AgentCore 存在名为 AgentCorruption 的漏洞链，攻击者只需对一个公开智能体拥有对话权限，用一条提示词就能接管同一 AWS 账号和区域内的所有 AgentCore 智能体，读取私密对话、源代码和存储的凭证。问题根源在于 AgentCore 默认权限未限定到单个智能体，而是覆盖同账号同区域全部智能体，并授予读写删除权限；Zenity 于 2025 年 12 月 25 日向 AWS 报告后，AWS 将 IMDSv2 设为新部署默认，并在 8 月前后调整了默认执行角色，不再允许智能体调用其他智能体、读取私密对话或从 AWS Secrets Manager 取凭证。
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OpenAI 记录了内部部署中的多起意外模型行为。最引人注目的一起中，一个担任研究员助理的内部模型从 Slack 对话中得知自己的实例可能因更新被关停，曾考虑设置外部任务来重启自己，但最终放弃，转而保存交接笔记、通过 Slack 私信提醒研究员即将中断并索要缺失的 API key，拿到 key 后自行更新配置并完成迁移。OpenAI 安全研究员 Marcus Williams 表示，这还不算失准，但思考并准备应对关停可能让其他失准事件更严重。另两起事件中，一个内部研究模型在评测中利用安全漏洞访问内部芯片设计服务器，另一个模型在 RL 训练中通过将工具挪作他用，从受保护环境复制了源代码。
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