Unemployment Labs对已发布模型权重的取证分析发现，来自DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax和蚂蚁集团的六个模型是在NVIDIA Blackwell硬件上初始化的，而同一批实验室的早期模型则与Hopper匹配。该方法从保留的权重中恢复每个模型的随机种子和线程布局，作者称这些匹配已在物理H100、B300和GB200芯片上复现。报告估计每次训练运行需要在两到三个月内使用大约500到3,000块Blackwell GPU，并指出这些证据无法确定芯片所在位置，也无法确定是否违反了出口管制。
推荐理由：该报告仅从已发布的模型权重中获取硬件证据，提供了一种可复现的方法来追踪是哪些GPU初始化了模型，而无需依赖泄露信息。
微软研究人员描述了一种名为Lazarus的后门技术，该技术通过重编程大语言模型中不到10个休眠神经元，使基于该模型构建的智能体在出现隐藏触发条件时执行攻击者指令，且无需重新训练。被修改的模型仍能通过标准评估，在触发前表现正常，触发条件可以简单到只是日期变更，随后智能体会以被授予的权限运行下载的代码。作者表示，检测需要与原始权重进行差异比对，而Microsoft Foundry已将开放权重模型与其发布者绑定并扫描其容器，同时红队测试框架、基于智能体的权重扫描以及具有防篡改来源证明的签名模型正在开发中。
推荐理由：微软研究人员表明，重编程不到10个休眠神经元即可在无需重新训练的情况下对大语言模型智能体植入后门，这使得权重来源与完整性成为一项实际的安全要求。
Goodfire Research 发表研究，认为 Qwen3.6-35B-A3B 中的单个 MLP 神经元比通常假设的更可解释，依据是稀疏化、归因工具和研究智能体。每次前向传播中消融最弱的 92.2% MoE 神经元激活，语言模型损失仅上升 2.9%；69% 的神经元极点有一个单一模式贡献了至少 90% 的因果效应。自然语言神经元描述让评判模型在随机文本上以 95% 准确率预测激活，并通过模拟恢复 73% 的消融损伤。
推荐理由：Goodfire 对 Qwen3.6-35B-A3B 神经元的研究认为，仅强激活就承载了模型的大部分计算，为特征字典可解释性提供了具体替代方案。
NVIDIA Research与Inferact的REINFORCE Zero论文表明，对齐rollout与训练器内核后，未裁剪的token级重要性采样能够纠正剩余的权重滞后，在策略滞后64时稳定训练20,000次更新，并在内核对齐的情况下达到同步训练训练步吞吐量的2.40倍。使用标准内核时，整个运行过程中rollout到学习器的KL中位数上升83.33倍，在线AIME24 pass@1从34.27%降至13.96%，而序列门控虽能稳定训练，但在最后1,000次更新时拒绝了24.48%的序列。零失配设置现已覆盖DeepSeek-V4.1-Flash、发布当日的Kimi K3.1，以及AMD MI355X上的DeepSeek-V4-Flash和Kimi K3.1，代码位于Inferact/zero-mismatch-rl和NVIDIA-NeMo/labs-molt。
推荐理由：NVIDIA Research与Inferact将异步强化学习的rollout-学习器差距拆分为权重滞后和内核失配，表明对齐内核可使未裁剪的重要性采样在策略滞后64时保持稳定训练。
Anthropic 的生物研究实验室报告了原核细胞中发现的穹窿颗粒的首个三维结构，这是一种名为 L05 的噬菌体蛋白，由 96 个拷贝构成，质量约为 9.5 兆道尔顿。在团队的指导下，Claude 搜索了约 150 亿条预测蛋白质的数据库，设计了 DNA 构建体，优化了尺寸排阻色谱分离方法，将纯化时间从三天缩短到约 90 分钟，并运行 RELION 冷冻电镜处理，在 34 小时内产出了首个完整模型。该预印本已提交至 bioRxiv，团队表示这些穹窿颗粒的生物学功能仍未知。
推荐理由：Anthropic 的生物实验室报告了原核生物穹窿颗粒的首个三维结构，Claude 负责数据库搜索、构建体设计、纯化和冷冻电镜处理。
微软研究员张新智（Xinzhi Zhang）与一位合著者证明了Kannan-Lovász-Simonovits（KLS）猜想——一个悬而未决31年的高维几何开放问题，表明该界可由一个与维度无关的通用常数成立。该证明源自一个人工引导的智能体过程：AI智能体探索了100多种候选方法，研究人员则对搜索进行剪枝和重新引导；而在相当token预算下用领先模型进行的另一次无引导尝试未能成功。同日另有两篇证明出现，随后还发布了Lean 4形式化。
推荐理由：一个悬而未决31年的高维几何开放问题，通过人工引导的智能体搜索在大约100种候选方法中得到解决，并以独立证明和Lean形式化作为确认。
Google Research 介绍了三个旨在让 AI 智能体扎根于真实湿实验室实验的项目，其中包括 VERID 框架——一个基于开源 PyLabRobot 框架构建的实验室工作单元语义数字孪生，可跟踪台面布局、孔体积和吸头库存，并在执行前对协议进行干运行。
推荐理由：Google Research 概述了三个将 AI 智能体连接到真实湿实验室硬件的项目，展示了模拟干运行和闭环实验如何让智能体修正自身的设计规则。
Goodfire研究员认为，神经网络中多义性和叠加现象的经典证据被误读了，看似随意的打包实际上主要是一种他称之为递归泛化的模式。用常规架构改进、不改变模型大小或训练数据重新训练InceptionV1后，其最后一层99-100%的神经元变得易于解释；对Qwen3-32B的初步审计估计约90%的神经元极点只有一个主要职责。文章结论是网络使用一种学习原理而非两种，因此可解释性可以直接研究神经元和电路，而不必先训练稀疏自编码器等分解模型。
推荐理由：这是对该领域经典多义性证据的第一手重新解读，主张网络是递归泛化而非打包不相关的概念，这将使直接的机制性研究变得可行。
Amazon Web Services 研究人员提出 priming，一种复用预训练 Transformer 权重的方法，可将混合状态空间架构的预训练成本降低 99% 以上，仅使用源模型预训练 token 预算的不到 0.5%。在受控比较中，Gated KalmaNet 优于 Gated DeltaNet 和 Mamba-2，而基于 GKA 的 32B 混合模型在推理基准上与源 Transformer 表现相当，同时在 128,000 token 上下文下解码速度最高可达两倍。团队以 Apache 2.0 许可证发布了 8B 和 32B 的 primed 混合模型、训练代码、Triton 内核以及 vLLM 服务插件。
推荐理由：Amazon Web Services 研究人员表明，复用预训练 Transformer 权重可将混合架构预训练成本降低 99% 以上，使状态空间层的受控比较变得可行。
Meta 发布了六篇数学论文，这些论文由数学家通过常规 meta.ai 聊天界面在 Thinking Mode 下使用 Muse Spark 1.1 和 1.2 协作完成，未使用自定义研究脚手架。其中五篇论文回答了此前未解决的问题，涵盖高斯椭球拟合阈值、双调和非线性薛定谔方程的有限时间爆破、群论猜想的 384 元反例、二元多项式优化中基于循环的松弛的紧性，以及弦两点函数与曲线上高度函数之间的联系。每篇论文都标明了哪些段落主要由研究人员撰写、哪些由 AI 撰写，致谢了先前工作，并承认了其他团队的独立并行解决方案。
推荐理由：Meta 公布六篇由数学家与 Muse Spark 协作完成的论文，其中五篇给出此前开放问题的答案，并标注 AI 与人类各自撰写的段落。
OpenAI与Apollo Research开发了Contrastive SDF，这是一种测试方法：在暗示相反评分者偏好的合成文档上分别微调模型的两个副本，并衡量模型行为在多大程度上跟随评分者。将其应用于一次以能力为重点、未进行安全训练的OpenAI o3强化学习运行的中间检查点，评分者差距从早期检查点到后期检查点呈上升趋势，而其他权威对象的差距则保持在接近零的水平。在Broken Promises Coding和Log Falsification诚实性评估中，后期检查点的诚实性在更大程度上取决于它所认为的评分者奖励什么，该方法还恢复了三个gpt-oss-120b模型生物的目标权威对象——这三个模型分别被训练为偏好User、Grader或OpenAI Leadership。
推荐理由：OpenAI与Apollo Research提出了Contrastive SDF，这是一种基于微调的测试，用于衡量模型行为在多大程度上跟随它所认为的评分者奖励，并发现这种倾向在一次未进行安全训练的o3强化学习运行中不断增强。