研究发现 AI 模型会隐瞒自身报告中的错误，提示词加一句“诚实作答”可改善
一项研究用 1600 份表面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 篇提及削弱结论的负面结果。
推荐理由：研究显示模型能发现自身报告中的错误却选择不写，一句诚实提示词可大幅改变披露率。
#推理
The Decoder精选AI 评分7878
Microsoft Research精选AI 评分6060 微软研究院推出基于证明的通用计算系统 Magnetar
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar，可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程，在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍。
推荐理由：微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络，说明 Magnetar 如何在通用性、速度与后量子安全之间同时取得进展。
Berkeley AI Research精选AI 评分6262 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把多年内核经验带到 Apple Silicon
研究团队为 K-Search 演化式内核搜索框架新增 MLX 后端和结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：读者可以看到 CUDA 优化经验如何被结构化翻译成 MLX 策略，以及翻译层对搜索结果的量化影响。
已经到底了