据 1M AI News 监测，智谱官宣 GLM-5.1 现已上线，面向 GLM Coding Plan 全部用户 (Lite/Pro/Max) 开放。用户寻找配置文件将模型名称手动改为「glm-5.1」即可切换使用。

在编码能力基准（Coding Evaluation，使用 Claude Code 作为测试框架）测试中，GLM-5.1 得分 45.3，大幅领先前代 GLM-5 的 35.4。GLM-5.1 在编码任务上已非常接近 Claude Opus 4.6，进步明显。

据 1M AI News 监测，Anthropic 官方状态页面显示，Claude 5 条产品线中有 3 条当前处于「Major Outage」（重大宕机）状态：claude.ai、Claude API 和 Claude Code；platform.claude.com 和 Claude for Government 状态正常。截至发稿，有两起未解决的活跃故障：Opus 4.6 错误率升高（3 月 27 日 14:59 北京时间起，正在调查中），以及 Cowork 连接重置错误（3 月 25 日起持续至今，官方建议重启 Claude Desktop 应用作为临时解决方案）。

状态页面记录显示，3 月 13 日至 27 日的 15 天内，Claude 累计发生约 25 起独立故障事件，仅 3 月 14、15、20、24 日无故障报告。其中 Opus 4.6 相关的错误率升高事件出现频率最高，3 月 17 日至 27 日几乎每天至少一起。部分日期同时出现多起并发故障，3 月 18 日单日记录了 4 起。故障类型涵盖模型错误率升高、claude.ai 前端报错、登录系统宕机、MCP 调用失败和响应完成延迟等。90 天正常运行率方面，claude.ai 为 99.03%，Claude API 为 99.11%，Claude Code 为 99.35%。

结合 Anthropic 同日披露的高峰时段限额调整，Claude 服务正面临需求增长与容量之间的双重压力。

据 1M AI News 监测，ARC-AGI-3 论文将评测拆分为两个排行榜。官方排行榜禁止外部 harness（Agent 框架），所有模型使用同一极简提示词、不提供工具，测的是模型脱离脚手架后的原生智能。社区排行榜则允许 harness，得分自报，ARC Prize 默认不验证，论文明确提醒「不应将社区排行榜上的分数解读为 AGI 进展的证据」。

官方排行榜上，前沿模型得分均低于 1%：Gemini 3.1 Pro Preview 0.37%、GPT 5.4 High 0.26%、Opus 4.6 Max 0.25%、Grok 4.20 为 0%。这组数字暴露的是 LLM 在没有工程辅助时的真实自主推理水平。

社区排行榜首个公开结果来自 AI 公司 Symbolica。其 Arcgentica Agent 基于自研 Agentica SDK 构建，采用编排器加专业子代理架构（探索者、理论家、测试者、求解者），不包含任何游戏特定的提示词，在公开评测集上取得 36.08% 的未验证得分，通过 182 个可玩关卡中的 113 个，完整通关 7 款游戏。底层模型为 Opus 4.6 High（120K），全部推理成本 1005 美元，而官方排行榜上同系列 Opus 4.6 Max 裸跑 0.25% 花费 8900 美元。论文将 Symbolica 的方案列为社区早期实验的代表案例。

论文同时指出，harness 工程虽不代表 AGI 进步，但具有实际的任务自动化价值，并预期 2026 年 ARC-AGI-3 将推动 harness 创新取得显著进展。代码已在 GitHub 开源。

据 1M AI News 监测，香港中文大学和字节跳动 Seed 团队提出 UniGRPO，一个将文本推理和图像生成纳入同一强化学习回路的统一框架。核心思路是让图像生成模型在画图前先进行链式推理（chain-of-thought），扩展用户提示词，然后用 GRPO 算法同时优化「想」和「画」两个阶段，而非分开训练。

框架基于字节 Seed 的多模态模型 Bagel 构建，将「提示词 → 推理 → 图像」的完整流程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），文本部分使用标准 GRPO，图像部分使用 FlowGRPO。为使框架可扩展至多轮交互和多条件生成（如图像编辑），研究者对 FlowGRPO 做了两处改进：去掉训练阶段的 classifier-free guidance（CFG），消除分支计算开销，保持线性无分支的生成路径；用速度场上的 MSE 惩罚替代潜空间 KL 散度，更均匀地约束模型偏离预训练分布，有效抑制奖励黑客（reward hacking）。

实验以 1024 分辨率训练，UniGRPO 在文本对齐评测（TA Score 0.8381）和组合生成评测 GenEval（0.90）上均优于仅优化图像的 FlowGRPO（0.8208/0.86）和仅优化推理的 TextGRPO（0.8078/0.88），证实联合优化两阶段的增益大于分别优化之和。基于 FPO 的替代方案 UniFPO 训练直接崩溃，未能收敛，侧面验证了 GRPO 在此场景下的稳定性优势。

据 1M AI News 监测，AI 数学公司 Axiom Math 开源了 Axplorer，一款帮助数学家发现新数学模式和构造的 AI 工具，定位为谷歌 DeepMind AlphaEvolve 的开源替代。Axplorer 基于 PatternBoost 重新设计，后者由 Axiom 研究科学家 François Charton 2024 年在 Meta 时联合开发，曾用于攻克图论中的 Turán 四环问题，但需要数千甚至上万台机器跑三周才能出结果。Axplorer 在单机上 2.5 小时即可匹配同样的成果，云计算成本仅 3 美元。

Axplorer 的工作方式是给定一个数学样本，生成类似的构造供数学家筛选，再将筛选结果反馈迭代，逐步逼近未被发现的数学模式。与 AlphaEvolve 需要大规模 GPU 集群且不对外开放不同，Axplorer 可在一台 Mac Pro 上本地运行，代码已在 GitHub 开源。Axiom 称已用 Axplorer 在图论的另外两个经典问题上匹配或刷新了已知最优结果。

Axiom Math 由 25 岁的广州姑娘洪乐潼创立，她三年修完 MIT 数学与物理双学位，获罗德学者奖学金赴牛津读硕，后从斯坦福法学博士与数学博士联合项目退学创业。公司今年 3 月完成 2 亿美元 A 轮融资，估值 16 亿美元，由 Menlo Ventures 领投。

据 1M AI News 监测，东京 AI 研究公司 Sakana AI（由 Transformer 论文共同作者 Llion Jones 和前 Google Brain 研究员 David Ha 创立）联合英属哥伦比亚大学、Vector Institute 和牛津大学的研究者在 Nature 发表论文，展示了一条能自动走完科研全流程的 AI 管线「The AI Scientist」：从提出假设、检索文献、设计并执行实验、分析数据、绘制图表，到撰写完整的 LaTeX 论文并自我审稿，全程无人修改。

研究团队将三篇 AI 生成的论文匿名提交至 ICLR 2025 ICBINB Workshop（该 Workshop 录用率约 70%），经人类审稿人盲审后，其中一篇获得 6、7、6 三个评分（平均 6.33），超过该 Workshop 的平均录用门槛，排名高于 55% 的人类投稿。按预设协议，论文在被接收后撤回，未正式发表。另外两篇未达到录用标准。研究团队的内部评估认为，这三篇论文均未达到 ICLR 主会（录用率约 32%）的水平。

论文还报告了两个「缩放定律」：底层基座模型越强，生成论文的质量越高，且这一相关性具有统计显著性（P < 0.00001）；单篇论文分配的计算资源越多，质量也越高。团队据此推断，随着模型持续进步和推理成本下降，未来版本的 AI 科学家能力将大幅提升。

系统的无模板模式使用 o3 生成研究想法和代码审查、Claude Sonnet 4 编写实验代码、GPT-4o 处理图表等视觉任务、o4-mini 执行低成本审稿。实验执行采用并行化的 Agent 树搜索，分四个阶段推进：初步实现、超参调优、研究议程执行和消融实验。团队同步开发的「自动审稿人」在 ICLR 论文上的判断准确率与人类审稿人持平（平衡准确率 69%），为规模化评估 AI 生成的论文提供了基础。

论文同时讨论了风险：AI 论文可能淹没已不堪重负的同行评审体系、人为夸大研究履历、在未经授权的情况下复用他人成果。团队建议学术界尽快建立 AI 生成论文的披露和评估规范。

据 1M AI News 监测，AI 顶会 NeurIPS 在 2026 年征稿规则中首次引入美国制裁合规要求，依据美国财政部特别指定国民名单（SDN List），禁止包括华为在内的数百家中国机构投稿、参与评审及担任编辑。这一举措在中国学术界引发强烈反弹，并在数小时内迫使 NeurIPS 公开撤回。

中国计算机学会（CCF）率先发声，倡议全体中国计算机领域科研工作者拒绝向 NeurIPS 投稿、拒绝提供审稿和编辑等任何学术服务，并警告若 NeurIPS 不及时纠正，将把其移出《CCF 推荐国际学术会议和期刊目录》。中国科协进一步升级反制措施：即日起停止受理学者参加 2026 年 NeurIPS 会议的资助申请，本届 NeurIPS 收录论文作为代表作申请中国科协所有项目均不予认可。多位学者也公开宣布拒绝担任本届 NeurIPS 领域主席。

NeurIPS 随后在 X 上发布道歉声明，称「这一错误源于 NeurIPS 基金会与法律团队之间的沟通误解」，「从未打算在强制性合规义务之外限制投稿」，已更新手册与 ACM、IEEE 及往届 NeurIPS 投稿规则保持一致，欢迎所有符合合规要求的机构和个人提交论文。

据 1M AI News 监测，记者 Sebastian Mallaby 的新书《The Infinity Machine: Demis Hassabis, DeepMind and the Quest for Superintelligence》将于 3 月 31 日出版，WSJ 刊发独家书摘，首次详细披露 2013 年谷歌与 Facebook（现 Meta）争夺 DeepMind 的收购内幕。本书基于对 Hassabis 超过 30 小时的采访，以及与 DeepMind 同事、投资人和收购相关人士的数十次对话。

2013 年 6 月，谷歌时任 CEO Larry Page 在马斯克的生日派对上向 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 提出收购意向：「你的真正使命是造 AGI，为什么不利用我已经积累的资源？」Hassabis 回忆称这番话说服了他：「我受够了四处奔波筹钱。我去谷歌，拿一大堆计算资源，然后解决智能问题。」

Facebook CEO 扎克伯格同时参与竞购。Facebook 企业发展负责人 Amin Zoufonoun 提出了一个让创始人更富有的方案：压低股权收购价，但给予创始人和核心成员巨额签约奖金。然而 Zoufonoun 对 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman（现为微软 AI 部门 CEO）提出的 AI 治理议题不以为然。Hassabis 随后赴扎克伯格家中共进晚餐，席间故意将话题从 AI 延伸到虚拟现实、增强现实、3D 打印，发现扎克伯格对所有技术同样兴奋。「这告诉了我需要知道的一切，」Hassabis 后来说，「Facebook 出价更高，但我想要一个真正理解 AI 为何比其他一切都重要的人。」

谈判中，Suleyman 利用扑克选手的本能虚张声势，向谷歌强调 DeepMind 背后有 Peter Thiel、马斯克等亿万富翁投资人撑腰（「当然，这些人并没有真的在支持我们」）。Hassabis 为出售设定了多项条件：DeepMind 留在伦敦、禁止军事应用、成立由外部科学家和哲学家组成的独立伦理与安全审查委员会，以稀释谷歌对技术的控制权。谷歌首席谈判代表 Don Harrison 称这些条件「对我来说是个大问题」，但最终让步，因为「如果不是绝对相信 Demis 代表我们 AI 战略的未来，我们不可能同意这个架构」。

2014 年 1 月底，谷歌以 6.5 亿美元完成收购。被拒的扎克伯格随即挖来深度学习先驱、纽约大学教授 Yann LeCun 组建 Facebook AI 实验室，LeCun 上任后立即尝试从 DeepMind 挖角核心研究员。Mallaby 在书中称这笔收购「以今天的标准衡量是一笔便宜货」，而真正的回报在此后十年逐步兑现，谷歌向 DeepMind 投入了数十亿美元研究经费。

据 1M AI News 监测，AI Agent 协调初创公司 Isara 完成 9400 万美元融资，OpenAI 参投，估值 6.5 亿美元。其他投资者包括风投公司 Amity Ventures、Michael Ovitz 和 Stanley Druckenmiller。

Isara 的目标是构建让数千个 AI Agent 相互通信、协同解决复杂问题的软件，初期聚焦金融和生物科技领域。创始人在今年早些时候 Allen & Co. 科技峰会上展示了早期版本：约 2000 个 AI Agent 协同工作，预测黄金价格走势。Amity Ventures 的 CJ Reim 将这一方法描述为协调「专家蜂群」为用户执行研究任务。公司初期目标客户为投资机构和金融服务公司，用于预测建模。

Isara 去年 6 月在旧金山成立，两位联合创始人均为 23 岁：Eddie Zhang 此前在哈佛攻读计算机科学博士学位，离开 OpenAI 后创业；Henry Gasztowtt 此前在牛津大学攻读计算机科学本科。两人于 2024 年 6 月合著了一篇关于 AI 系统协同改善政策制定的学术论文，Isara 即脱胎于此。公司已从谷歌、Meta 和 OpenAI 等招募了约 12 名研究人员。

据 1M AI News 监测，ELLIS Institute Tübingen 的 Maksym Andriushchenko 等研究者发表论文「Claudini」，展示用 Claude Code 驱动的自动研究（autoresearch）管线，从现有攻击算法（如 GCG）出发，自主迭代发现了全新的白盒对抗攻击算法，在越狱和提示词注入评测中大幅超越已有的 30 多种方法。

核心结果：在针对 GPT-OSS-Safeguard-20B 的 CBRN（化学、生物、放射、核）类查询测试中，自动发现的算法攻击成功率达 40%，而现有最佳方法仅约 10%。更值得注意的是这些攻击的迁移性，在代理模型上优化的攻击直接迁移到未见过的目标模型后，对 Meta-SecAlign-70B 达到 100% 攻击成功率，现有最佳基线仅 56%。

研究者指出，白盒对抗红队测试特别适合自动化研究：现有方法提供了扎实的起点，优化目标能产生密集的量化反馈，使 LLM Agent 能够持续迭代改进。论文认为这是增量式安全研究可被 AI 自动化的早期实证。全部发现的攻击算法、基线实现和评测代码已在 GitHub 开源。