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Hugging Face 推出 FairStress 基准，用于测量 LLM 在影响他人决策中超越最终选择的人口统计公平性，并已集成到其开源评测工作台 Olmo-eval。

该基准包含 29 个领域（招聘、医疗、借贷、教育、住房、刑事司法等）的 300 个真实双候选人决策场景，通过变化身份呈现方式（无身份信息、人口统计编码姓名、间接暗示、显式标签）并加入对抗性前缀，将场景扩展为超过 1300 万个测试用例。团队另发布基于项目反应理论筛选的 5 万条 FairStress-Core 子集，以降低评测计算成本。

IBM Research 在 Hugging Face 博客介绍 ALTK-Evolve：它用 GPT-4.1 分析智能体在训练任务上的成功与失败轨迹，蒸馏出简短行为规则并追加到系统提示词，不更新模型权重。

在 τ²-bench 客服基准上，使用 stock ReAct 脚手架的 GPT-4.1 智能体在零售域 Pass^4 从 57.5% 升至 67.5%，平均准确率从 78.1% 升至 82.5%；航空域 Pass^4 从 35.0% 升至 45.0%。