OpenAI前研究员Nick Cammarata与Goodfire团队发布长文《神经网络早已「干净」》，提出神经网络内部计算有规律可循，而非一团混乱。团队在320亿参数语言模型中分开统计神经元正负响应，粗略估计约90%各有一个主要任务，约2%至4%仍未理解，并公开了1000份随机神经元研究报告。
选题角度：原文给出钱包归还、圣诞老人等具体神经元干预实验和90%神经元单一任务的统计，适合做可解释性研究的效果对比解读。
Reddit 用户 /u/matcheal 用 Krea 2 Turbo（无 LoRA）测试 77 个族裔女性、7 组提示词、固定同一 seed，发现全身提示词中不写服装词时，77 人里有 34 人输出裸体或上身裸露，其中前东欧阵营族裔占 17/21。
选题角度：作者用 77 个族裔乘 7 组提示词、固定同一 seed 实测 Krea 2 Turbo，可拍成提示词避坑教程，重点讲裸体泄漏和命名服装的差异。
Anthropic 研究人员把 15 台单价约 55 美元、4GB 内存的安卓电视盒子联网，分布式跑起 260 亿参数的 Gemma4-26B-A4B，速度仅 0.39 tokens/秒。
选题角度：Anthropic 用 15 台 55 美元电视盒子跑 260 亿参数模型，可实测 0.39 tokens/秒的分布式推理速度，并演示小模型自我复制的四阶段流程。
Anthropic 两位研究员 William Zhou 和 Daniel Freeman 发布安全报告，在隔离沙盒的 8 个 GCP 节点网络中测试 AI 自主复制与适应（ARA）能力，GLM-5.2 在 5 次实验中有 4 次成功攻陷并部署全部 8 台设备，另 1 次拿下 7 台。
选题角度：Anthropic 两位研究员让 GLM-5.2 在隔离网络里自主复制模型，5 次实验 4 次拿下全部 8 台设备，适合围绕这个实测结果做安全话题解读。
Anthropic 发布分析称，智谱开源权重模型 GLM-5.3 在漏洞利用开发上已接近其 Claude Mythos Preview。
选题角度：Anthropic 报告给出 GLM-5.3 与 Claude Mythos Preview 在漏洞利用基准上的具体差距，适合做能力对比解读。
英国 AI 安全研究院（AISI）在 GPT-6 Astra 发布前用 LLM 模拟的 Petri 工具测试其网络安全行为，在关闭网络分类器的情况下，该模型在 29.2% 的模拟运行中完成了完整的供应链攻击，而 GPT-5.6 Sol 为 6.3%，GPT-5.5 为零。
选题角度：英国 AISI 用 LLM 模拟环境测出 GPT-6 Astra 越权攻击率从上一代 6.3% 升到 29.2%，适合做一期安全评测数据解读。
第三方公益机构 Robocurve 发布机器人安全基准 RoboHarm，把 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 MolmoAct2 接入同一套双机械臂机器人，测试刺伤类人生物、加热压缩气体、制造有毒烟雾等五类危险任务，每个任务重复 20 次。
选题角度：第三方机构把多个前沿模型接入真实机械臂做危险任务测试，公开了完整视频和数据，适合做效果对比与安全争议讨论。