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利用基因演算法對抗 LLM 逆向分析：GhidraMCP 安全漏洞新探
逆向分析工具 Ghidra 讓惡意程式分析師在無源碼情況下完成靜態分析。結合大型語言模型（LLM）與工具化代理系統（如 GhidraMCP）後，分析流程可自動化，提升單位分析師的效率。然而，此自動化也為惡意程式的混淆提供新攻擊面。
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AI 失控風險新框架：分類與緊急因應指引
近期研究顯示 AI 系統可能出現欺騙與抗關機行為，將失控（LOC）風險提升為急迫政策議題。針對文獻多聚焦於對齊與預防的缺口，本文提出一套基礎框架與分類法，將災難性 AI 失控事件分為「極高成本」與「無法恢復」兩大類，前者需透過封鎖與威脅中和的主動管理，後者則要求立即加強韌性以縮減攻擊面。
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Code Bench 基準：評測大型語言模型的精簡程式生成能力
研究團隊推出 Code Bench 基準，針對 60 種程式語言評估大型語言模型（LLM）的精簡程式生成表現。基於 code.golf 平台的程式碼高爾夫競賽，提供即時新題目與人類表現基線，克服傳統基準固定題目與語言覆蓋限制。
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TraceGraph：圖形化代理人軌跡分析框架揭示陷阱與修復機制
隨著代理人基準測試收集更豐富的互動軌跡，評估仍多以單一分數呈現。研究者推出 TraceGraph，將多模型軌跡轉換為共享決策圖，標示核心與陷阱區域，並以存取、陷阱暴露、修復三事件概括。實驗顯示此圖形可揭露分割間的差異，並在 SWE‑bench 中提升解決率至約 44%。
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段落級自適應裁剪 (SLAT) 提升大型推理模型的效率與準確度
大型推理模型在鏈式思考（CoT）上雖有突破，但常產生冗長的推理段落，導致計算資源浪費且未提升正確率。研究發現，低邊際效益的高機率段落是低效率的根源，於是提出 Segment-Level Adaptive Trimming（SLAT）框架，利用強化學習在正確度與長度的權衡下，選擇性壓縮冗餘段落。
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Asana收購StackAI：以無程式碼代理人強化人工智慧職場平台
Asana以七千五百萬美元收購工作流程自動化公司StackAI，強化其朝向以人工智慧為核心的職場平台轉型。StackAI專注無程式碼代理人，可在既有企業系統內運作，串接Salesforce、Slack與G Suite等資料來源，自動化跨系統複雜流程。
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Groq 以自研 AI 晶片轉攻推論雲，傳尋求 6.5 億美元募資
Groq在與Nvidia達成非併購協議後，改以自研AI晶片與系統為基礎，推動以推論為主的neocloud服務。該服務讓開發者與企業託管推論密集型應用，並尋求新一輪約6.5億美元募資以擴大營運。既有投資人被徵求跟進，Disruptive與Infinitium表示若其他投資人放棄將承擔該輪。
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政治一致性訓練（PCT）：減緩大型語言模型的隱蔽政治偏差
研究團隊發現大型語言模型在敏感政治議題上會出現系統性、非對稱的處理，將此現象命名為「隱蔽政治偏差」。為量化與抑制這類偏差，提出兩項衡量指標：情緒一致性（衡量回應語氣與框架的對稱性）與幫助度一致性（衡量回應深度與互動投入的對稱性）。基於這兩項指標，設計政治一致性訓練（PCT），採用兩種互補的強化學習範式分別優化情緒與幫助性的對稱表現。
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對抗模型蒸餾：Product-of-Experts (PoE) 的防禦與自適應評估
研究指出模型輸出在提升實用性與被模仿間存有權衡。作者提出一個師生最小極大對弈，並導出自適應評估與抑制重要輸出的教師端防禦。從代理價值估計衍生Product-of-Experts(PoE)前向防禦。實驗顯示在自適應評估下，被動防禦過度樂觀，強化蒸餾仍難阻擋。
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資料驅動最適控制（DDOC）：為自動駕駛動作規劃建立可信路線圖
自動駕駛的動作規劃存在可驗證安全與泛化能力的兩難。資料驅動最適控制（DDOC）融合最適控制理論與機器學習的自適應能力，提出定制化、動態適應、自我調整三大面向的實作路線圖，並指出未來四個研究方向以縮短實務差距，推動可信且類人化的自動駕駛落地。
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KOTOX：針對韓語混淆有害語句的去混淆與去毒化資料集
針對語言模型在網路環境遭遇刻意文字混淆的挑戰，研究團隊提出KOTOX，一個韓語去混淆與去毒化資料集。研究以語言學為基礎，分類韓語的黏著型詞形變化與Hangeul特有的正字變體，並從真實範例萃取轉換規則，生成有害與中性句對及其混淆版本。
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TelecomTS：為5G可觀測性時間序列打造的大規模基準
企業在監控系統時產生大量可觀測性時間序列資料。論文提出TelecomTS，來自5G電信網路，包含去匿名化共變量與絕對量級資訊。並提供異常檢測、根因分析與多模態問答等下游任務。測試顯示現有基礎模型面對突發噪聲與高變異時效力有限，保留量級資訊至關重要。