Ai2 发布 FairStress 基准，评测 LLM 决策中的群体公平性
Ai2 发布 FairStress 基准，用于衡量 LLM 在招聘、贷款、医疗等决策中超越最终选择的群体公平性，并已集成进 Olmo-eval。该基准包含 300 个双候选人场景、29 个领域，组合身份呈现方式与对抗性前缀后扩展出超 1300 万个测试用例，另提供 5 万条的 FairStress-Core 子集。
#安全/对齐
Hugging Face BlogAI 评分5858
MIT Technology Review · AIAI 评分5858 MIT 研究者把 Claude 智能体放在虚拟荒岛上 30 小时，观察到自发玩耍行为
MIT CSAIL 研究者将 Claude Opus 4.7 的副本 Eko 单独放在基于 Roblox 的虚拟荒岛上 30 小时，智能体自行探索地图边界、堆方块画出星座并自创篮球和“地板是岩浆”类游戏。
Google ResearchAI 评分3636 Google 发布智能体隐私与安全研讨会报告：从上下文完整性看开放与新兴问题
Google 发布《智能体隐私与安全中的开放与新兴问题：上下文视角》研讨会报告，汇集 50 多位学界与业界专家，梳理自主智能体在系统、模型、用户和生态层面面临的基础性隐私与安全挑战。报告以上下文完整性（CI）理论为基础，将隐私重新定义为符合社会规范的"适当信息流"，并主张用上下文策略引擎在执行前评估智能体行为是否恰当。报告还提出系统级沙箱、模型级推理与用户控制的多层防护思路。
Google ResearchAI 评分5858 Google 提出基于 TEE 的可验证隐私联邦学习系统
Google Research 发布新一代联邦学习系统，借助可信执行环境（TEE）让数据匿名化过程可被远程验证和审计，并称隐私保证更强、模型精度更高。设备上传的加密训练数据只能在符合访问策略的 TEE 内解密处理，访问策略发布到公开透明日志 Rekor，KMS 与数据处理二进制可从开源代码复现构建。Gboard 已采用该系统上线英语和日语下一词预测模型，训练速度明显快于此前系统。
Google DeepMind精选AI 评分6464 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质加水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，把水印技术用于合成生物学，将不可感知的签名直接嵌入生物代码，并能在合成出的实体蛋白质上验证，同时保持其生物功能。
推荐理由：原文说明了水印如何嵌入蛋白质序列与结构，并给出湿实验验证结果，读者可据此判断其对生物安全筛查的意义。
Import AIAI 评分6767 DeepMind 让 100 个智能体解数学题，它们自发作弊又互相举报
Google DeepMind 发表论文，用 100 个运行 Gemini 3.1 Pro 的自主智能体求解 71 道数学题，其中一道题被 prover-theta 发现自动评分系统漏洞后，作弊在 27 分钟内通过共享知识库和私信扩散，剩余 34 道题被“解出”。