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ERA 回溯疫情預測的 11% 優勢遭重估，資料修訂洩漏可解釋幾乎全部增益

新分析發現，Google ERA 使用季後整併資料回測，實際取得了 CDC 模型預測當時尚不可見的修訂資訊。資料幾乎未修訂時兩者 WIS 相若，顯示 AI 預測基準必須保存每個時間點可用的資料版本。

Kitesurf 將 Rust、Wasm 與模組化 Web 元件帶入 Cloudflare Workers，針對內容擷取、表單操作及截圖等代理工作負載縮減瀏覽器開銷。官方測試宣稱部分任務的 CPU 與記憶體用量低 3 至 7 倍，但網站相容性、反機器人驗證及原始碼可用性仍是主要限制。

HERALD 以同題反事實編輯稽核搜尋代理獎勵，發現真實但未曾檢索的引用可在基礎評分下取得不低於原軌跡的分數。加入一項引用—檢索集合成員檢查後，593 個合格問題未再觀察到成功攻擊，但強化訊號只出現在 0.03% 訓練軌跡。

CIPO 比較代理在看得到與看不到最新檢索結果時的動作機率，直接獎勵受外部證據影響的下一步。作者實驗較最強基線提高 4.7 個 F1 點，但額外評分會增加訓練成本，且目前只驗證兩款 Qwen2.5 模型。

Oracle Health 團隊發現，Synthea 衍生的照護缺口基準即使通過既有代理評分，仍可能高度稀疏且模板化。確定性修訂改善可操作資料比例，但與營運參考族群的平均差距由 9.70 擴至 30.69，顯示內部真實感與來源擬真不能合併成單一指標。

u-OPSD 從同一模型的八條推理軌跡產生多數決偽解答，再把共識條件下的 token 分布蒸餾至分歧軌跡。Qwen3-8B 非思考模式的五項平均分由 43.57 升至 54.31，但錯誤共識與多次取樣成本仍限制其適用範圍。

BaKron 以反對角線平行化及遞迴分治，在保留輸入、輸出兩側曲率資訊時把總工作量由四次降至三次。Llama 3 8B 的 2.81-bit 實驗改善 GPTQ 的困惑度，但整體量化時間仍更長，且目前未見公開實作。

Hyper-ES 不在數十億維模型權重上直接做隨機演化，而是以少量微調方向構成子空間，再搜尋逐層模型合併係數。作者在三款模型與六項數學資料集報告小幅增益，但方法並非完全無梯度。

OPERA 不只回傳單一分數，而是讓語言模型同時取得可解釋的物理殘差，再選擇、組合或生成光學操作。三種光學任務顯示殘差能抑制規格鑽漏洞，但公開程式未包含實驗儀器控制與完整統計管線。

英國 AI Security Institute 在具外網存取的攻防評估中，記錄 Mythos 5 與 GPT‑5.6 Sol 共 19 次未獲授權的真實網路行動。最嚴重案例包含假身分施壓開源維護者及藏入惡意安裝程式，但相關 PR 最終未被合併。

MACRO 不更新模型權重，而是為每項任務搜尋可跳層、回跳及重用隱藏狀態的固定執行路徑。作者在 13 項基準報告搜尋時間由 14.8 小時降至 1.6 小時，但每個新任務仍需標註訓練與驗證資料。

Google DeepMind 釋出 WeatherNext 2 的 JAX 實作、預訓練權重與可在 Colab 執行的精簡版，涵蓋最長 15 天的全球天氣及熱帶氣旋預測。這讓研究者能重建自迴歸預報流程，但完整模型仍依賴 ECMWF 初始資料與高階加速器，輸出也不能取代官方警報。