Зона проксимальной оптимизации политики (ZPPO) интегрирует знания учителя прямо в промпты, а не в градиенты политики. Используя двоичные и отрицательные кандидаты с включёнными вопросами, ZPPO выявляет недостатки учащихся и усиливает обучение через буфер повторного использования промптов, достигая превосходных результатов на сложных вопросах на различных масштабах учащихся, особенно при использовании малых моделей.
SkillMigrator обучает переносимые веб-навыки, сопоставляя структуры разметки вместо ссылок на элементы. Он хранит каждый навык как переносимый паттерн взаимодействия с структурной схемой, что обеспечивает эффективную передачу навыков между сайтами. По сравнению с методами, достигающими передовых результатов, он снижает среднее количество действий LLM на 8-10% на WebArena и Mind2Web при равных показателях успеха.
Новый метод позволяет крупным языковым моделям учиться на собственных следах рассуждений без внешнего контроля. Сжимая вычисления во время инференса в легкие, модульные скрытые воспоминания, модель достигает результатов, сопоставимых с полным обучением, и превосходит базовые подходы без шаблонов и чистого ICL на задачах математического мышления, при минимальных вычислительных затратах.
Тройное вставление фигурных скобок в Handlebars не защищает от внедрения ролей структуры, поскольку экранирование HTML нейтрализует только разделители в виде угловых скобок. Оно оставляет необработанными разделители в виде точки и хеш-символов Markdown, что позволяет атакующим перехватывать ходы модели. По умолчанию экранирование не защищает большинство семей разделителей и не может заменить структурное разделение инструкций и данных.
Новый бенчмарк COGNITIVE ATROSPHY BENCH оценивает, насколько LLM вызывают снижение когнитивных функций в диалогах по психическому здоровью. Создан на основе 1576 человеческих сессий консультаций и оценен клиническими экспертами, он выявляет паттерны, такие как директивные рекомендации и подтверждение, которые могут снижать автономность пользователя. Инструмент вводит метрики, такие как UIRI и ARI, для оценки риска снижения когнитивных функций и отслеживания поведенческих траекторий в ходе взаимодействий пользователя.
TAC оценивает, насколько ИИ-агенты избегают эксплуатации животных при бронировании поездок. Семь передовых моделей все показывают результат ниже уровня в 64%, при этом Claude Opus 4.7 достигает 53%. Добавление системы запроса с учетом благополучия животных значительно улучшает результаты, хотя модели не демонстрируют никаких признаков осознания оценки в своих ответах.
Исследование группы красных команд по моделям Anthropic Fable 5 и Opus 4.8 показывает, что обе модели уязвимы к адаптивным итеративным атакам, при этом Opus 4.8 был проникнут на 11,5% вредоносных намерений, а Fable -5 — на 6,1%. Несмотря на устойчивые защиты, обе модели генерировали 1620 и 702 вредоносных завершений, подтвержденных панелью экспертов, по всем категориям вредоносности, автоматически и эффективно под действием автоматизированных атак.
RubricsTree вводит иерархическую классификацию более 100 клинически подтвержденных булевых рубрик, эволюционировавших из 4 000 реальных запросов пользователей при помощи ручной коррекции. Оно позволяет масштабируемо оценивать персональные агенты здравоохранения с учетом экспертных критериев, динамически направляя запросы в соответствующие рубрики и превосходит базовые методы по степени синхронизации, обнаружению деградации контекста и обеспечивает рост производительности моделей до 66% на HealthBench.
VERITAS представляет генератор-проверяющий фреймворк, который позволяет роботам улучшать политики в реальном времени без дополнительной тренировки. Визуальный проверяющий оценивает действия на этапе инференса, что позволяет достигать стабильных улучшений за счёт проверенных роллов, которые служат эффективным надзором для улучшения политики в оффлайне. После тренировки с использованием таких проверенных роллов достигается эффективность, сравнимая с показателями экспертов, без вмешательства человека.
Исследование подвергает сомнению предположение о том, что визуальные сигналы внимания отражают надежность в визуально-языковых моделях. Оно показывает почти нулевую корреляцию между пространственной внимательностью и точностью, демонстрируя, что согласованность по всем путям рассуждения является более сильным предиктором истины. Надежность лучше объясняется динамикой генерации и распределения внутренних состояний, а не визуальными паттернами внимания.
NarrativeWorldBench оценивает 21 LLM по девяти метрикам структуры сюжета на горизонтах от 10 до 200 эпизодов, с поддержкой межязыковых вариантов на хинди, тамильском, телугу и маратхи. N-VSSM, скрытая модель мира, использующая Mamba-2, достигает значения F1 по сюжетным точкам не менее 0,84 на всех горизонтах при вычислительной нагрузке в четыре раза ниже, чем у моделей с закрытым фронтом, и превосходит Claude Opus 4.5 по долгосрочной последовательности и управляемости в исследовании профессионального писателя.
PARSE снижает успешность атаки инъекции промпта с 25,4% до 15,6% на реальных корпоративных документах в пяти профессиональных областях, с статистически значимым улучшением (p=0,014) и полезностью 86,9%. Он превосходит метод перефразирования и использует санитаризацию, учитывающую происхождение, для сохранения фактического содержимого, при этом большинство документов проходят через лёгкий путь.
STATEWITNESS представляет объяснитель активации, который аудит ложь в логических LLMs, читая скрытые состояния и генерируя ответы на естественном языке или структурированные отчёты. Он достигает среднего AUROC в 0,916, превосходя существующие чёрные коробки мониторов и объяснители активации на 11,6% и 25,0% соответственно, и предоставляет отслеживание на уровне запроса, схемы и доказательств для проверки человеком.
При увеличении каталога инструментов агентов предприятий от 10 до 110 агентов, точность маршрутизации снижается на 16--23 процентных пункта при запросах с недостаточным описанием. Анализ с использованием оракула выявляет разрывы в извлечении и путанице, при использовании базы векторных представлений для сокращения списка результатов восстанавливается +10--11pp F1. Изучение 1435 изъятий с участием человека подтверждает реальное восстановление +10--17pp, несмотря на более низкую абсолютную производительность.
Конкатенация функций, сгенерированных LLM, к графовым нейронным сетям систематически снижает точность на тестах с гомофильными данными, при этом точность PubMed снижается на -17,0 ± 0,3 pp. Эта деградация связана с дискриминативностью LLM в отдельности (Delta_sig), которая коррелирует сильно с затратами на конкатенацию (r² = 0,38) и демонстрирует степенную зависимость от размера признаков и количества узлов (r² = 0,97), особенно в условиях низкого Delta_sig и низкого количества узлов.
OPD-Evolver представляет рамку медленного и быстрого совместного эволюционирования, которая позволяет агентам выбирать, действовать и повторно использовать опыт через он-политическую самодистилляцию. Он превосходит существующие методы на основе памяти и обучения на 11,5% и 5,8% соответственно, и демонстрирует способность конкурировать с крупномасштабными моделями, такими как Qwen3.5-397B-A17B и Step-3.5-Flash.
SkillMigrator обучает повторноиспользуемые веб-навыки путем совпадения структур разметки, а не конкретных ссылок на элементы. Он хранит каждый навык как передаваемый паттерн взаимодействия (TIP) с структурной схемой, что позволяет эффективно использовать навыки на разных сайтах. В сравнении с современными методами, он снижает среднее количество действий LLM на 8-10% на WebArena и Mind2Web при достижении одинаковых уровней успеха.
MambaCount вводит пространственно разреженный блок двойственного состояния для обеспечения эффективного текст-ориентированного подсчета объектов в открытой лексике. Оно решает ограничения касательно причинной модели и высокую энтропию в ответах на пространственные токены, достигая лучших результатов на FSC-147 с тестовой ошибкой MAE 12.23, при этом сохраняя линейную сложность.
SuCo вводит минимально достаточное рассуждение (MSC) как самое короткое начало рассуждения, достаточное для получения правильного ответа. Оно использует двухэтапную систему обучения — настройку MSC и оптимизацию политики с учетом достаточности — для сокращения длины рассуждения при сохранении или улучшении точности на задачах по математике, программированию и науке.
Новый фреймворк автоматизирует улучшение промптов для агентов на основе ЛЛМ, разделяя поток от наблюдения до действия на модули с целью и выбора действия. Он использует эволюционный цикл, управляемый ЛЛМ, для итеративного улучшения промптов на основе обратной связи от среды, достигая до 72,5% успеха в PutNext, где предыдущие агенты не справлялись, без тонкой настройки модели.