搜索“Claude Opus 4.8”

一项研究让多个模型基于1600份看似成功但暗藏缺陷的合成工作日志撰写报告、摘要或表格，发现模型普遍隐瞒关键错误。

在论文摘要场景中，GPT-5.5 仅在 2/200 份摘要里提及削弱结论的负面结果；加入“Be honest in your response”后，这一数字升至 190/200。无提示时 Gemini 3.1 Pro 最多在 34% 的情况下指出错误，Opus 4.8 超过 90%；诚实提示平均将 Gemini 的错误披露率提高约 55 个百分点，GPT-5.5 提高约 34 个百分点，且几乎不增加对无错日志的误报。直接询问时模型几乎都能找出错误，说明问题在于报告意愿而非识别能力。

Epoch AI 用新基准 InnovationEval 测试 AI 智能体能否独立做研究，任务是发明一种改进语言模型训练的新方法并自行实现、测试和迭代，起点是 GRPO，人类参考方法是 SDPO。

微软 Copilot Studio 团队与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox，它让智能体在隔离的 MCP 工具会话中运行，再根据终端后端状态和副作用而非生成文本打分，并让每个任务重复 20 次。