OpenAI 公布一条自主漏洞发现、验证、利用与补丁生成流水线，在一次运行中用一款尚未发布的网络安全模型在 Linux 内核中动态复现 1724 个漏洞，并生成 948 个可获取 root 权限的本地提权（LPE）利用，API 成本约 121.3 万美元，折合每个 LPE 利用 1279 美元。
推荐理由：OpenAI 公开了一条自主漏洞挖掘流水线的完整成本与产出数据，可用于比较模型能力提升与自动化安全研究的投入产出。
Microsoft Research 联合 GitHub Next 发布研究原型 PDD Kit，把开发者的意图转成 Verus 形式化规格，再证明智能体写的代码对每个输入都满足该规格，证明覆盖不到的部分则回退到测试。
推荐理由：原文完整展示了从自然语言意图到 Verus 形式化规格、再到证明与测试的流程，可据此判断智能体生成代码的审查方式会如何变化。
微软研究院 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 KLS 猜想，证明在高维对数凹分布下，最佳超平面切割与任意形状最佳切割的差距不超过一个与维度无关的固定常数。研究采用人机协作的智能体搜索流程，探索了约 100 条候选路径，由研究者评估、剪枝并决定方向；同期另有独立团队给出完整证明，并有 Lean 4 形式化验证发布。
推荐理由：微软研究员与合著者借助人机协作的智能体搜索证明 KLS 猜想，读者可了解 AI 在数学发现中的具体分工。
Google Research 发布博客，介绍三项把 AI 智能体与真实湿实验室实验连接起来的研究：VERID 框架为实验室工作单元建立语义数字孪生，让智能体在动作前检查 3D 状态、做虚拟试运行并拦截无效指令。
推荐理由：Google Research 用三个项目展示智能体如何接入湿实验室的物理状态与闭环实验，读者可了解其安全与可复现设计。
Google 扩展 Earth AI 地理空间推理智能体的早期访问，在 Ask Google Earth 中开放深度分析预览，并向开发者提供实验性 Agent-to-Agent API 和 Planetary Prediction Engine 预览。
推荐理由：原文给出四组基准对比与合作伙伴实测，可据此判断专用地理工具与前置规划对空间推理的实际增益。