一项被 COLM 2026 Workshop 和 KONVENS 2026 Eval4SD 接收的研究发现，chat template 像开关一样控制大模型的自我表述：存在时，模型更多说「我只是个 AI」这类免责声明，更少说「我感觉」这类体验性表述；不存在时则相反。研究覆盖 8 个开源 instruct 模型，规模最大 9B。在 3 个模型的激活空间中找到一条可操控该行为的方向向量，移除它免责声明减少，加入它则增多，而同等大小的随机方向几乎没有影响。作者提醒，研究模型自我报告或内省时需控制 chat templat…
推荐理由做模型内省、自我报告或安全对齐研究的人，需要把 chat template 当作必须控制的变量。
预测研究机构 FRI 汇总 2022 年以来多项专家调查发现，AI 进展普遍快于预测。数学领域差距最大：AI 于 2025 年 7 月达到国际数学奥林匹克金牌水平，比专家预测中位数早 5 年，比超级预测者早 10 年。专家对已发生基准结果的平均概率估计为 24.6%，超级预测者仅 9.7%。病毒学能力测试中，专家预期 2030 年追平顶尖团队，实际可能在 2025 年 4 月就已实现。经济预测同样保守：专家预计 2026 年底 AI 公司最高 ARR 为 200 亿美元，而 Anthropic 在 2026 年 9…
推荐理由用具体数字说明专家预测系统性偏低，可据此调整对 AI 能力时间表的预期
物理学家兼科普作者 Matt von Hippel 向 AI 公司发起挑战：用学术机构可获得的算力，解决理论粒子物理中散射振幅领域的计算难题——N=8 超引力到七圈，或 N=4 超杨-米尔斯到九圈。他原本想验证 LLM 是否只能靠新想法而非纯算力突破，结果挑战发出一个月后即被完成。原文为 Anthropic 研究博客的客座文章，具体由哪个模型、如何完成等细节原文信息有限。
推荐理由看一个具体案例：LLM 在纯计算密集型物理难题上一个月内被攻克，可据此判断模型能力边界。