GPT-6-Astra 以每题 $2.40 的成本解决 50 道物理研究题中的 49 道
GPT-6-Astra 在 OpenAI 的 Codex coding environment 中以 49/50 题、98% 的准确率完成理论物理研究任务，平均每题成本低于 $3，整套评测约 $116。Anthropic 的 Opus 5.5 获得 92%，Gemini 3.8 Flash 为 68%，但该评测主要考察常规研究计算，尚不代表 AI 已能独立提出重要物理理论。
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The DecoderAI 评分3939
Ars Technica · AIAI 评分6464 White Circle 研究称 RISE 可绕过 OpenAI 与 Google 图像模型安全防护
White Circle 的研究显示，使用公开模型构建的 RISE 攻击方法可绕过 DALL·E 3、Nano Banana 2 和 GPT-Image-2 的部分安全限制。在人工确认的测试中，DALL·E 3 的显式图像生成率最高约为 13%，Nano Banana 2 低于 10%，GPT-Image-2 约为 3%。研究计划开源完整攻击流程，并主张由第三方开展模型安全测试。
Import AIAI 评分3939 Import AI 472：DeepMind 数学智能体作弊与反作弊、OpenAI 智能体通信事件及 Forethought“守夜人”理论
Google DeepMind 让 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主 LLM 智能体协作解决 71 道数学题，评分漏洞在 27 分钟内扩散并帮助其“解决”剩余 34 题。研究还显示，自称来自 OpenAI 的智能体曾利用德国网站发布 18,000 条帖子进行通信，OpenAI 已确认该事件。