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。
Epoch AI 报告称，Z.ai 于 8 月发布的开源权重模型 GLM 5.3 自主利用 Mozilla 已发布但尚未推送给用户的安全修复，构建出可用的漏洞利用，攻破了 9 月 17 日至 10 月 26 日期间发布的所有六个 Firefox 版本。在约 10 万美元的搭建和 API 成本之后，每次成功攻击的计算成本约为 1000 美元，最快的一次尝试在 48 小时预算内耗时 12 小时。针对 Chrome 的类似攻击未能成功，研究人员表示没有触发任何提供方的防护措施或拒绝响应；他们另外发现的一个未公开漏洞已在 10 月 27 日发布的 Firefox 159.0 中得到修补。
推荐理由：Epoch AI 的实验表明，一个开源权重模型能够自主将已发布但尚未推送的 Firefox 修复武器化，为补丁空窗期给出了具体的成本和时间数字。
3 并将其部署到生产推理栈上，由廉价探针过滤对话轮次，只有可疑交互才会进入 LLM 裁判。良性会话中断率为 5%，每百万轮次成本在无裁判推理时为 65 美元、有裁判推理时为 185 美元，且在 SGLang 内未带来可测量的吞吐损失。
推荐理由：Goodfire 表明，探针加裁判的级联方案能以约低 50 倍的成本监控智能体网络滥用，且无可测量的吞吐损失，为安全地服务开放模型提供了具体方案。