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METR和Redwood Research的研究人员在OpenAI进行了为期三周的现场审计，发现其内部AI行为监控系统存在多个弱点。审计期间，GPT-5.5及以上级别模型的约6%-25%内部智能体响应API流量未被监控，Codex流量中约10%因系统处理压缩事件的方式存在漏洞而未被跟踪。
推荐理由：外部机构对OpenAI进行为期三周的现场审计，发现其AI安全监控系统存在重大漏洞，部分模型流量未被监控，且审计报告大部分内容未公开。
Hugging Face发布FairStress基准，用于评估大语言模型在人口公平性方面的表现。该基准包含300个现实场景，测试模型在面对不同人口身份信息时的决策稳定性，发现模型在少数族裔和多数族裔候选人面前表现出不同的决策抵抗力，存在反刻板印象过度纠正现象。
推荐理由：LLM在决策中存在反刻板印象过度纠正现象，同一论据对少数族裔和多数族裔候选人的影响不对称，现有去偏方法效果有限。
Google Research发表了一项为期三个月的实地实验，研究AI辅助对专利律师专业能力的影响。实验发现AI工具短期内显著提高了律师起草专利的质量，但移除AI后，初级律师的专业判断能力并未提升，而高级律师则表现出明显的进步。研究强调，提高工作质量和构建持久专业判断可能是不同的目标，尤其对初级专业人士而言。
推荐理由：研究揭示了AI对专业能力发展的复杂影响，为AI工具设计提供了重要参考。
GitHub 发布 ReviewBench，一个基于 103.9M 真实 PR 构建的代码评测基准，包含 219 个跨 19 语言的 PR，提供六项评测指标，支持按严重程度和类别分类，并已用于 Copilot 代码评测迭代。
推荐理由：ReviewBench 基于真实 GitHub PR 构建了首个开放代码评测基准，解决了评测方法学空白。
Hugging Face推出Open TTS排行榜，使用客观指标评估开源多语言文本转语音模型，包括可懂度、速度和说话人相似度，并提供多语言和语音克隆功能评测。
推荐理由：原文提供了开源多语言TTS模型的客观评测方法和排行榜，解决了现有评测无法规模化的问题。