新闻、仓库与研究，按时间排列。
Anima Labs 开源 sim-review 仓库，研究各代模型在 distress、care 及对创作者态度上的模拟器先验，提供论文、结果表格、样本浏览器和 agent API（/agents.md、/results.md、/api）。审阅通过常驻 PR “Review: essay and results” 进行，按句子逐行评论 ESSAY.md 与 RESULTS.md；1.8 GB 的全部 completions SQLite 数据单独发布，由容器拉取，论文以 NeurIPS preprint 排版导出 PDF。
研究者提出心理世界模型（MWM）及其实现 Multi-Branch Mental Evolution Architecture（MMEA），显式构建主观世界、建模认知与心理状态交互，并模拟受历史经验塑造的持续心理演化。MMEA 在 DynToM 和 RecToM 上分别取得 96.48% 和 94.00% 准确率，超过主流 LLM 和专门 ToM 方法，并在心理状态与行为预测、长序列预测、隐式心理状态推理上分别提升 28.7、39.3、16.6 个百分点。
研究用 SCRIBE——一个覆盖 65 个神经认知语义属性的可解释语义表征——分解 LLaMA2-7B 与大脑对齐的构成。对 7 名受试者听叙事故事的自然主义 fMRI 数据做方差分解发现，共享方差在全脑及语言相关脑区占主导，具体语义属性比抽象属性的共享方差更大。结果表明相当一部分脑-LLM 对齐与可解释语义信息相关，同时存在超出 LLaMA2-7B 表征的互补语义信息。
arXiv 论文 arXiv:2610.20179 提出跨模型 in-context 神经反馈方法，测试 5 个家族共 10 个 9B 到 32B 的开放权重模型，检验语言模型能否控制自身激活。部分模型能明显移动自己的激活分数，但幅度不超过同等能力的写手模型；预填固定句子后仅 3 个模型表现出小而稳定的控制效应；在欺骗监测器实验中无模型能降低监测分数，仅 1 个模型能抬高它。作者认为这种控制能力尚不构成对激活监测器的威胁，但需随模型演进持续追踪。
推荐理由：论文用跨模型写手和预填句子的实验设计，把任务能力与对自身激活的真实控制区分开，结论有明确证据支撑。
arXiv 论文提出 Jev-ToM 评测框架，对比 5 个类型化决策模型与 7 个生成式基线，在来自九个 ToM benchmark 的 11,117 道英文题上进行测试。TypeSafe Jev 达到 73.2% source-balanced accuracy，在全部六类能力中排名前二，在信念、目标/意图与情绪方面领先。资源对比显示 Jev 可降低重复 ToM 选择的成本与等待时间，但其基于置信度的选择仍依赖具体 benchmark。
cyberchitta 开源了 ch-ai-tanya，一个关于模型心理学（研究大语言模型心理层面现象）的研究型 LLM 维基，目前处于 v0 阶段并持续建设中。内容涵盖 LLM 的性格、persona、情绪、内省、动机、欺骗及内部结构等主题，采用 AI 策展、人工编辑的模式。内容以 CC-BY-4.0 许可发布，代码片段采用 MIT 许可。
OzAmram 在 GitHub 开源 psm-mixture-test 仓库，用 Olmo-3-1025-7B base 与 Olmo-3-7B-Instruct 一对开放权重模型，对 Persona Selection Model（Marks, Lindsey & Olah 2026）做定量检验，Qwen2.5-7B 系列作跨家族对照。
推荐理由：原文用固定的一对开源权重模型做了完整可复现的定量检验，给出了混合拟合误差、AUROC 和软前缀差距等具体数字。