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新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队一篇最新入选 ICLR 2026 Oral 的论文，把视角放在了一个更贴近日常使用场景的问题上：人们更熟悉的，是用户故意诱导模型说假话的情形；而这篇工作真正追问的是，在没有刻意诱导、只是正常提问的情况下，模型会不会也出现某种 “表面这样答，实际那样想” 的现象。
有这样一种 “模型玄学”：明明是同一个 Prompt，仅仅换一种说法，模型的回答可能就天差地别。
2026年再看Agent，一个越来越难回避的事实是：能力正在从模型里流到模型外。真正决定系统上限的，不再只是参数、Prompt和tool calling，而是记忆、技能、协议以及统摄这一切的harness。
前两天办完大会，然后昨天周末跟一个朋友吃饭，聊着聊着他突然放下筷子看着我说了一句，不是哥们，你怎么什么都懂一点？
前阵子有个深夜，我同时开着五个Claude对话框。
AIFUT大会，两天四场，全部结束啦！
Claude一夜翻车！4月6日的新功能刚一上线，就遭遇大规模宕机，开发者怒喷「神坛崩塌」，性能退化降智、token狂烧，prompt封杀更是惹众怒，Anthropic到底怎么了？
在构建多Agent系统（Multi-Agent Systems）时，让几个Agent互相“对话”并不难，但要让它们在局部状态不一致的情况下，敲定一个全局唯一的决策，也就是达成“一致”（Agree）或“共识（Consensus）”，却是一个极具挑战的工程难题，您可能会问为什么，这有何难？
我输入了一段 prompt，按下生成。手还搁在键盘上呢，视频已经出来了。
Anthropic 研究科学家 Nicholas Carlini 在 [un]prompted 2026 安全会议上用不到 25 分钟演示了一件事：语言模型现在可以自主找到并利用零日漏洞，目标包括 Linux 内核这种被人类安全专家审计了几十年的软件。