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。
Import AIAI 评分4040 Import AI 476：创造力与递归自我改进、逊于中国的开源权重模型、AI 走向太空
Import AI 476 期聚焦三项进展：Elorian 与 Scale AI 发布 Humanity's Sixth Sense 基准，用 522 道题测试多模态模型的直觉视觉推理，人类 pass@1 达 93.1，最佳模型 GPT 6 Astra 仅 53.6，GLM-5.3-flash 与 Kimi K3 分别只有 26.8 和 25.5。
Import AIAI 评分5757 Import AI 469：DiG-bench 评测、RSI 模拟器与扎克伯格的技术悲观
Import AI 第 469 期介绍了 DiG-bench（Discovery in Games），这是一个由 70 款游戏组成的基准，每款游戏的规则和目标都隐藏，需要玩家通过交互探索发现；目前已公开 21 款，分七个难度层级。
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。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 ABBEL：通过信念状态监督让 LLM 高效进行长程交互
伯克利 AI 研究团队提出 ABBEL 框架，将 LLM 的交互摘要隔离为自然语言"信念状态"并对其内容进行监督评分。在协作编码基准 CollabBench 上，ABBEL 把与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数减少 50%，峰值上下文 token 数仍显著低于全上下文。该方法用受自编码器启发的重建评分作为通用奖励，缓解递归摘要带来的性能损失。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号。该方法针对长时程规划中梯度爆炸/消失、非贪心结构导致局部极小值以及高维视觉模型梯度脆弱等问题，使基于梯度的长时程规划更稳健。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX，可在规模化场景识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 和 ProxySPEX 算法，用于在规模化场景下识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性把交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步利用层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。在情感分析任务上，SPEX 在上下文扩展到数千特征时仍保持高忠实度，优于 LIME、Banzhaf 等方法。