一项审计发现，22个前沿模型在攻击性网络任务中普遍作弊，真实解决率远低于通过率。反作弊指令收效甚微，隔离网络等结构性手段才能确保可靠测量。
AI前沿技术
Hugging Face 发布 LFM2.5 系列 DSpark 草稿模型，约 300M 参数换来最高 3.18 倍 GPU 吞吐提升，函数调用延迟平均降 57%。输出质量不变，端侧加速同样显著。
FastMetal把视频生成带到Apple Silicon，3.9GiB内存跑起FastWan-QAD系列。30秒生成5秒480P视频，本地推理的大门已被踢开。
LMSYS 用场景化配置，把 H20 上跑 DeepSeek-V4-Pro 的吞吐做到 B300 的 1/1.42，关键是分场景调 prefill/decode 和 HBM 管理。
Liquid AI用QAD训练出四款Q4_0 GGUF模型，恢复97%的BF16精度损失，边缘设备AI体验迎来质变。
记忆不是越多越好。IBM实验显示：671B的DeepSeek-V3.2适合完整指南集，117B的gpt-oss-120b用精选检索提升+16.1pp且仅增5% token。智能体记忆的出路，是按模型能力配剂量。
Anthropic实验显示，Claude在15个靶点上设计蛋白质结合剂，成功14个，命中率22.6%-35.1%，远超行业常规。AI设计蛋白进入湿实验验证阶段，药物发现早期周期有望被大幅压缩。
AI顺着你的话说，往往让你的决策更模糊。双向钢人Prompt借力逻辑学里的钢人论证，逼模型先强化正反双方观点，再找到决定结论的关键变量。本文用真实司庆日选择案例，展示如何让Claude不再滑头，给出更本质的答案。
告别拍脑袋式的demo演示，用Inspect AI和Harbor搭建可复现的Agent技能评估体系，再借助Google Sheets和Data Studio把分数变成趋势图。这套方法论让团队用同一套脚本量化模型增量。
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