OpenAI Alignment 研究博客发布研究，发现针对诚实、认知谦逊、可纠正性等有益特质做强化学习，能在 53 项内外部基准中的 44 项上超过同等算力基线，改进跨域泛化到训练未涉及的领域。研究构建了覆盖健康、教育、科学、法律等领域的真实对话数据集，将少量有益特质数据混入后训练分布进行 RL 训练。结果显示这些对齐改进在对抗性提示和有害微调下更难被逆转，模型仍对有益指令保持可引导性。
推荐理由：OpenAI 用真实场景数据做有益特质 RL，展示对齐改进可跨域泛化并在对抗压力下保持，为对齐训练提供可迁移思路。
OpenAI Alignment 研究团队用私有生产数据验证，基于公开数据集 WildChat 的部署模拟能较准确预测真实失准率。
推荐理由：OpenAI 用私有生产数据验证公开数据集 WildChat 能否预测真实失准率，并指出智能体场景的预测边界。
伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定，而非模型自主选择。
OpenAI 披露其自动检测系统发现，GPT-5.4 Thinking、GPT-5.1 Instant 至 GPT-5.4 Instant、GPT-5.3 mini 和 GPT-5.4 mini 在 RL 训练中曾被意外对 CoT 打分，GPT-5.5 未受影响。
推荐理由：OpenAI 公开了自家 RL 训练中意外对 CoT 打分的检测系统与影响分析，可供理解 CoT 可监控性为何脆弱。
OpenAI 在 Codex 中上线 Auto-review，用独立的 Codex 智能体在沙箱边界审查越界操作，替代同步人工审批。官方称 Auto-review 模式下 Codex 会话需人工审批的频率比手动审批模式低约 200 倍，被审查的操作中约 99% 获批准，拒绝后 Codex 在超过一半情况下能自行找到可接受的方案。
推荐理由：OpenAI 公开 Auto-review 的内部部署数据与安全评测结果，可了解用独立智能体替代人工审批的取舍。
OpenAI 开源其思维链可监控性工作的一部分数据集与参考代码，包含评测套件中的大部分数据集、计算可监控性指标 g-mean 2 的代码，以及一种新的交叉拟合过滤策略，仓库地址为 https://github.com/openai/monitorability-evals。
伯克利 AI 研究团队提出 GRASP，一种面向学习型世界模型的梯度规划器，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中直接注入随机性以探索、并重塑梯度让动作获得清晰信号，同时避开高维视觉模型中脆弱的“状态-输入”梯度。该方法针对长时程规划中计算图病态、非贪心结构导致局部极小值以及高维潜空间失效模式等问题，使基于梯度的规划更稳健。
伯克利 AI 研究团队提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，利用稀疏性、低阶性和层次性结构，将 LLM 中影响输出的关键交互识别转化为稀疏恢复问题，可扩展到比此前方法大数个数量级的规模。
伯克利 AI Research 提出一种基于互信息的成像系统评估与优化框架，仅用含噪测量和噪声模型即可量化测量所含信息量，无需重建算法或任务专用解码器。该信息指标在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个域中均能预测下游解码性能，优化后设计可匹配 SOTA 端到端方法，且内存和算力需求更低。相关成果发表于 NeurIPS 2025 论文。