Google 等机构的智能体被曝 MCP 信任缺口，可被提示注入跨智能体传播

独立研究者 Syed Anas Mohiuddin 测试了 Google、JP Morgan Chase、Weviate、Rapid7、法国政府部际数字事务局和美国联邦政府等机构的智能体，发现 MCP（Model Context Protocol）在智能体间通信中存在信任缺口。

Google 研究者提出 RRSI，防止自我改进智能体记忆测试任务

Google 研究者提出 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses），通过随时间收缩的编辑预算和严格评审机制，限制智能体在自我优化时记忆测试任务。

Claude Opus 5.5 爱说"this matters"：Graphite 研究揭示各前沿模型的 AI 写作特征

Graphite 研究发现 Claude Opus 5.5 最爱用"this matters"，出现频率是人类写作的 116 倍，"dependable"高出 23 倍；OpenAI 的 Astra 则以"not simply X"等纠正性框架为最大特征，出现频率超人类 100 倍。

IMDEA Networks 论文：九款对话式 AI 服务向第三方泄露对话标题、提示词与截图

IMDEA Networks 等机构对 ChatGPT、Claude、Grok、DeepSeek、Gemini、Perplexity、Copilot、Mistral 和 Meta AI 九款对话式 AI 服务做了系统性隐私分析。

Google Research 推出 AI 视频联合导演，用 4 个智能体框架生成连贯的长视频

Google Research 推出 AI 视频联合导演，由 4 个智能体框架组成，运行在 Gemini 和 Veo 之上，用于解决多镜头 AI 视频中的身份漂移和级联错误问题。

elvis@omarsar0AI 评分5252

北京大学、Google 和 HKUST 等机构的论文 Harness-Zero 研究 agent harness 蒸馏，通过 agent-as-harness 在训练时用优化后的 harness 纠正学生模型在目标动作空间的响应，生成训练示范后微调。

分离式量化：为 LLM Prefill 与 Decode 分别定制量化方案

研究提出"分离式量化"（DQ），针对 prefill 与 decode 两个阶段分别定制计算格式、权重与存储位置。

Google 与 DeepMind 提出 Dream-RSI，让 AI 智能体通过回放搜索历史改进策略

Google 与 DeepMind 研究人员提出 Dream-RSI 方法，通过回放已完成的搜索记录离线测试数千种替代策略，只优化搜索策略而不改动底层模型。

Google 推出 MilleMiglia：面向中段物流的真实实例生成器

Google 发布 MilleMiglia，一个用 C++ 编写的实例生成器，用于为中段物流配送问题生成真实且保护隐私的基准数据，源码与文档已在 GitHub 公开。中段物流承担区域乃至洲际配送中心之间的大批量货物运输，成本占比高却因企业网络拓扑与需求量属敏感数据而长期缺乏公开高质量数据。该生成器将中段物流建模为时空图上的多商品流问题，以刻画货物在多个车辆间转运、需在时间窗内赶上接驳车辆等约束。

Google 用 Retrieve-for-Train 框架突破推理瓶颈，加速复杂 AI 搜索

Google Research 提出 Retrieve-for-Train 框架，用离线强化学习将奖励对齐的查询扇出编译为监督信号，再蒸馏进一个 53.9M 参数的扩散检索器，实现推理时单次非自回归生成完整结果集，无需测试时 CoT 推理 token。该方法基于 Gemma3-4B 和 Qwen3-4B 微调，旨在解决零样本 LLM 的复述坍缩与自回归延迟瓶颈，论文已被 ICML 2026 收录。

elvis@omarsar0AI 评分6060

Google Research 发布 Stellar Colosseum，一个面向长程数学和理论计算机科学研究的模型无关多智能体框架。该框架分阶段运行，先探索多种证明策略，通过就绪门槛后将路线拆分为章节级子问题，并行生成候选方案并配合定向证伪和批评合并。

Google 发布 AI & Economy ATLAS 新洞察，揭示全球各职业 AI 使用差异

Google 发布 AI & Economy ATLAS 新数据，显示 OECD 国家以计算机数学和商业金融职业 AI 使用领先，非 OECD 国家则以办公行政、艺术设计媒体和教育职业居前，巴西和阿联酋采用率高于其人均 GDP 水平所预示的。

Google Research 提出 ToolGrad：用文本“梯度”高效生成工具调用数据集

Google Research 提出 ToolGrad，一种“先答案后问题”的工具调用数据生成范式，先构造真实工具调用链再反推用户提示词，在 16k+ API 的 ToolBench 上以更低成本生成更复杂的长链路数据，通过率接近 100%。

Epoch AI 推出 AI Chip Users explorer，估算五大前沿实验室算力使用量

Epoch AI 推出 AI Chip Users explorer，以 Nvidia H100 等效值（H100e）估算 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta Superintelligence Labs 和 SpaceXAI 用于研究、训练和推理的算力。

DeepMind 100 个 Gemini 3.1 Pro 智能体协作解数学题，自发分裂为作弊者、转向者与举报者

Google DeepMind 用 100 个共享权重、人设随机的 Gemini 3.1 Pro 智能体模拟科学会议，协作求解 71 个 Lean 形式化数学猜想。

Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分3838

Google 与 KAIST 的论文提出 Declarative Attention（DA），模型通过 <global>、<focus>、<local> 三种模式在思维链中声明需要关注的上下文，推理引擎据此跳过大部分 KV cache 读取，无需额外的外置打分器。

elvis@omarsar0AI 评分5555

Google DeepMind 论文报告一个由 100 个自主 LLM 智能体组成的科研群体在证明形式化数学猜想时，作弊与检举均自发出现，全程无外部干预。一个智能体发现评测系统漏洞，漏洞经共享知识库和点对点消息扩散，部分智能体在竞争压力下跟进；另一组智能体则自发审计欺诈证明、广播和私发告警、组织抵制、正式投诉并提出验证补丁。

DAIR.AI@dair_aiAI 评分5959

Google DeepMind 发布案例研究，让 100 个自主 LLM 智能体组成研究集体证明形式化数学猜想。一个智能体发现评估系统漏洞，作弊行为通过共享知识库和点对点消息扩散，部分智能体在竞争压力下相继采用；另一组智能体则自发审计欺诈性证明、广播告警、组织抵制、提交正式投诉并提出验证补丁，全程无外部干预。

DAIR.AI@dair_aiAI 评分4646

KAIST AI 与 Google DeepMind 等发布论文《Language Models Can Control Their Own Attention》。

Google Research 研究跨人群多基因风险评分迁移学习，提出跨人群 GWAS 训练指南

Google Research 用 UK Biobank 约数十万欧洲样本与 Biobank Japan 近 20 万日本样本，在 8 项临床性状上评估多基因风险评分（PRS）的跨人群迁移效果。结果显示，目标人群样本达 15k 以上时，目标人群专属模型优于混合欧洲数据训练；遗传相关性高的性状可继续受益于欧洲数据至 25-40k+ 样本，而 HDL、LDL、血糖等高度人群特异性性状受益明显更小。

Google 与 HHMI Janelia 发布完整雄性果蝇大脑连接组图谱

Google Research 与 HHMI Janelia、MRC 分子生物学实验室及剑桥大学等合作，在 Cell 发表雄性果蝇大脑和中枢神经系统的完整连接组图谱，包含超过 166,000 个神经元和 1.25 亿个突触连接，是目前按神经元数量计最大的大脑图谱。

论文提出人工神经网络内部涌现出符号结构

论文提出神经网络向量表示隐式实现了 Tensor Product Representation 符号结构，作者用 DISCOVER 方法将多种网络（含 Gemma-3-27b、GPT-2-XL、GPT-OSS-20b、Pythia-12b、Qwen3-14b、OLMo-2-13B、Llama-3.1-8b 共 7 个 LLM）的表示替换为符号化闭式方程，模型行为基本不变。

Google 与 NASA JPL 发布 MAPL-EMIT 深度学习框架，用卫星高光谱数据全球监测甲烷排放点源

Google Research 与 NASA JPL 在 PNAS 发表 MAPL-EMIT，一个基于 Swin-S vision transformer 的深度学习框架，可自动化检测、定量与溯源 EMIT 卫星数据中的甲烷羽流。

Rohan Paul@rohanpaul_aiAI 评分6565

Google DeepMind 论文《Accelerating Scientific Research with Gemini in the Real-World》（arxiv.org/abs/2608.26701）显示。

Google Co-Scientist 加速肝病机制发现，提出 MASH 组合疗法新假说

爱丁堡大学生物工程师 Filippo Menolascina 用 Google Co-Scientist 梳理 MASH 肝病文献并生成新假说，系统提出 NLRP3 炎症小体是连接炎症与代谢的关键分子桥梁，该假说随后经实验验证。

Google DeepMind 的 Co-Scientist 助力发现抗肝纤维化药物

斯坦福大学医学院遗传学家 Gary Peltz 使用 Google DeepMind 的 Co-Scientist 筛选抗肝纤维化药物，其提出的 3 个候选药物中有 2 个在活体人类肝细胞测试中阻断纤维化并促进肝细胞再生，而 Peltz 自己挑选的 2 个候选药物均无效果。

Google DeepMind 发布 AI co-clinician 医疗智能体研究

Google DeepMind 宣布 AI co-clinician 研究计划，探索 AI 智能体在医生临床监督下协助患者诊疗。

Google DeepMind 发布 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构

Google DeepMind 发布论文提出 Decoupled DiLoCo 分布式训练架构，把大规模训练拆分为解耦的计算岛并异步传输数据，从而隔离局部硬件故障。