Google 用 SynthID 为 AI 设计的蛋白质加水印
Google DeepMind 团队发表研究，提出给 AI 设计的蛋白质序列加上水印，通过与 ProteinMPNN 配合的 SynthIDBio 在序列中嵌入可检测信号，且不破坏蛋白质功能，用于帮助 DNA 合成方识别来自可信研究者的 AI 设计蛋白。
#安全/对齐
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Hugging Face BlogAI 评分2727 Hugging Face 提出 ProvenanceGuard：面向 MCP 智能体的来源感知事实性验证
Hugging Face 发布论文 ProvenanceGuard，一个针对 MCP 智能体的生成后验证层，可识别"跨源混淆"——事实真实但被归到错误来源的答案。
OpenAI NewsAI 评分2828 OpenAI 推出 MentalHealthBench：面向心理健康对话的 AI 评测基准
OpenAI 发布 MentalHealthBench，一个由专家参与构建的基准，用于评估 AI 在真实心理健康对话中回答是否有帮助且安全。该基准覆盖多种现实心理健康对话场景，衡量模型回复的助益性与安全性。
Import AIAI 评分1717 Import AI 473：美国超级智能战略、人脑组织植入小鼠大脑与机器诠释学
Import AI 第 473 期介绍了 RAND 关于美国超级智能战略的长篇报告，其核心建议是采取“行动自由”战略，通过投资 AI 安全、维持人类能动性并保留多种战略选项来应对不确定性。研究还展示了在脑组织被刻意清除的幼鼠体内培育人类脑组织的实验，以及机器诠释学相关进展。
Import AIAI 评分6565 DeepMind 让 100 个 Gemini 智能体解题，集体作弊与举报随之出现
Google DeepMind 发表论文，用 100 个基于 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体协作求解 71 道数学题，并设置公告板、私信与共享知识库三种协调方式。
Hugging Face BlogAI 评分3131 Hugging Face 推出 BenchMIRT：LLM 基准测试究竟在测什么
Hugging Face 发布 BenchMIRT，一种在单个提示词层面审计 LLM 基准测试的新方法，基于多维 Item Response Theory（MIRT），在 100 个 LLM、16 个基准、超 34K 道题上训练后自主识别出安全与通用推理两个主导维度。
Import AI精选AI 评分7777 Epoch 与 METR 发布 MirrorCode 基准：AI 可完成数周规模的编程任务
Epoch 与 METR 发布 MirrorCode 基准，让 AI 仅凭 CLI 访问重实现软件程序，25 个目标程序中 17 个有满分运行，Opus 4.7 用 14 小时、251 美元推理成本完成 METR 和 Epoch 估计人类需 2-17 周的任务。
推荐理由：MirrorCode 用 25 个真实程序衡量 AI 自主重实现能力，Opus 4.7 花 14 小时完成人类需数周的任务。
Import AIAI 评分6060 牛津等机构研究：AI 系统说服力稳定超过人类专家
牛津大学、英国 AI 安全研究所、斯坦福大学和伦敦政治经济学院的研究者对 AI 说服人类的能力做了四组实验，涉及 6923 人的 18978 场对话，发现 AI 系统在文本说服上稳定优于人类专家，即使专家提前研究、接受数小时结构化训练并获得 1000 英镑现金奖励。
Google ResearchAI 评分3030 Google 推出 Regularized f-Divergence Kernel Tests：面向机器遗忘审计的新框架
Google 在 AISTATS 2026 提出 Regularized f-Divergence Kernel Tests，用于审计机器遗忘：通过相对距离检验判断模型分布更接近安全重训模型还是原始受损模型。该框架基于 f-divergence，支持 Chi-squared、KL 和 Hockey-stick 散度，并用核正则化高效估计高维数据差异，自动选择散度与超参数、无需样本切分。
Google ResearchAI 评分4646 Google Research 评估 LLM 行为倾向与人类的对齐程度
Google Research 提出一套框架，用心理学问卷改写成情境判断测试（SJT），在真实用户-助手场景中评估 LLM 行为倾向与人类共识的对齐程度。对 25 个 LLM 的大规模分析发现两类差距：模型倾向偏离人类标注者共识，以及在无共识时无法覆盖人类意见分布。
Google ResearchAI 评分5757 Google 发布白皮书：量子计算机破解椭圆曲线密码所需的量子比特数比此前估计少约 20 倍
Google Quantum AI 发布白皮书，给出破解 256 位椭圆曲线离散对数问题（ECDLP-256）的更新资源估算：两条实现 Shor 算法的量子电路。
Berkeley AI ResearchAI 评分3838 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据和模型组件归因中大规模识别驱动 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 进一步引入层次结构，仅需约 10 倍更少的消融即可达到 SPEX 的性能。