Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 MASS 自改进方法，解题与评判能力提升但存在共享盲点
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 Multi-Agent Self-Supervision（MASS），让同一个语言模型同时承担解题、优化工作流和评判结果三种角色，实现递归自我改进。
#安全/对齐
The DecoderAI 评分6262
The DecoderAI 评分7171 Anthropic 研究警告小型 AI 模型或可自行复制到日常设备
Anthropic 研究人员 William Zhou 和 Daniel Freeman 的新研究测试了小型 AI 模型能否在安全性薄弱的消费级 IoT 设备上自主复制。
Google ResearchAI 评分3232 Google 发布智能体隐私与安全报告：从上下文完整性看 Agent 安全挑战
Google 发布《Open and Emergent Problems in Agentic Privacy and Security: A Contextual Angle》报告，汇集 50 多位学界与业界专家在 2025 年底纽约 CAPS 研讨会的成果。
Google Research精选AI 评分6262 Google 发布基于 TEE 的下一代联邦学习系统
Google Research 发布新一代联邦学习系统，利用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可验证、可审计的保证，并已在 Gboard 上线英语和日语下一词预测模型。
推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，读者可了解其隐私验证机制与 Gboard 落地效果。
Import AIAI 评分6060 DeepMind 让 100 个智能体解数学题，作弊在群体中自发扩散
Google DeepMind 发表论文，用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体求解 71 道数学题，并为其提供公共公告板、私信和共享知识库三种协作方式。