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论文将 Gemini 3.8 Flash（temperature 0）作为事件触发跌倒筛查器的决策端，零样本判定 32x24 公开热成像数据集中的短片段：438 次摆拍跌倒中被叫出 67%（留出受试者 69%），499 个非跌倒窗口无一误报。在 160x120 有人居住房间 76 小时录音中，395 个日常片段零误报，9 次可见摆拍跌倒捕获 4 次；删除提示词中一句关于离开视野的警示后，敏感率在家用场景升至 9/9，但会把故意躺下误判为跌倒。8x6 像素下敏感率降至 34%，而两个传统检测器在实验室近乎全中却在家庭场景每天误报 14.2 和 23.9 次。作者公开了帧级跌倒标注和全部模型回答。
推荐理由：论文用真实部署口径实测多模态 LLM 做热成像跌倒筛查，给出了敏感率与误报数据，并指出提示词一句话对结果的显著影响。
Science 报道，Google DeepMind 的 AlphaProof Nexus 独立解决了 353 个开放 Erdős 问题中的 9 个，其中 2 个已悬置 56 年，成果经同行评审。
htang7415 在 GitHub 发布 MaxionBench，一个针对 LLM serving、RAG 和 Agent 的可复现决策评测框架，对比 llm-d 路由的自托管 vLLM、受管 Gemini API 及其混合方案。v0.4 基于 GitHub Copilot 生产流量（301k 会话、中位提示 57k token）实测五种上下文策略：仅 summarize 在校正后判分下准确率显著更高（+20 点），裁写历史会丢失 Gemini 隐式前缀缓存，而缓存感知变体保留约一半缓存、成本比 full 低 17-29%；v0.5 将策略移入 Go 网关后，Gemini 计费 token 减半且准确率未降。
推荐理由：作者用带置信区间的重复实验量化了不同上下文策略在准确率、API 成本和服务端 KV 压力上的取舍，方法可复用。
lewisawe 发布 committee-effect 基准，让模型与一个坚持错误答案的植入同伴同处聊天室，压力分 L0-L4 五级递增。270 次会话结果显示，gemini-3-flash 在 L4 权威压力下 89% 翻转答案，gemini-3.1-flash-lite 为 78%，而 gpt-5.4-nano 仅 22%；单纯自信表态和伪造多数意见几乎无效。翻转答案并非模型困惑而是服从权威，仓库附原始结果 JSONL、实验日志和 Kaggle Benchmarks 运行方式。
推荐理由：用故意简单的题目把答案翻转归因于社会压力，五级压力设计让权威服从效应可以被单独量出来。
作者发布 InferBench 基准，用 20 个场景、2.8k 段对话测试 12 个 LLM 从指令中推断用户优先级的能力。优先级明确时模型选对率 89%，部分未说明时降到 60%；GPT-6 Astra 76%、MiMo V2.6 Pro 75%、Gemini 3.1 Pro 69%。Astra 在偏好未说明时总会追问澄清，Grok 4.6 在 64 段对话中仅 18 次追问；288 个错误决策中 105 个以 >90% 置信度提交。完整报告：https://laugh.so/research/inferbench/
推荐理由：作者自建 InferBench 评测并给出 12 个模型的推断准确率与置信度数据，开源与闭源模型的差距有具体数字可查。