09:25arXiv: DeepSeek@Jingkun Luo, Yifan Sun, Da-Tian Peng, Guanxiong PeiSenFlow将混合文档中的句子级AI文本检测重构为结构化预测问题,在图传播与线性链CRF基础上实现整文档级联合解码。MOSAIC基准包含16,000篇混合文档,由DeepSeek-V3.2和Kimi K2生成,并引入困惑度一致性过滤。在跨域迁移最难协议下,SenFlow平均Macro-F1比现有方法高出4.15个百分点。研究还发现,即使经困惑度过滤后,AI插入的句子长度仍存在生成器依赖的差距。论文SenFlowMOSAICDeepSeek-V3.2Kimi K2AI生成文本检测2 个信源在谈推荐理由:这篇论文用SenFlow模型做混合人机文本检测,在MOSAIC基准上比现有方法高出4个多点的F1分数,还发现AI句子有长度特征。原文
10:26arXiv: Anthropic@Isaac David, Arthur Gervais精选Anthropic在2026年4月发布的Mythos材料中声称其模型能发现真实漏洞,但本文通过控制实验复现了这些漏洞发现任务。实验让GPT-5.5、Claude Opus 4.7和Kimi K2在给定目标文件、只读源码和手动匹配规则下,尝试复现6个已知漏洞。结果显示,GPT-5.5在54次尝试中仅成功5次(覆盖2/6任务),Claude Opus 4.7成功1次,Kimi K2为0次。主要失败原因是模型过早锁定看似合理的候选错误,而忽略了补丁证据中的具体不变性。该结果不否定Anthropic未公开的工作流程,但表明在有利的靶标文件框架下,系统特定提示仅产生少量匹配。论文漏洞发现基准测试GPT-5.5Claude Opus 4.7Kimi K210 个信源在谈推荐理由:这个实验戳破了AI漏洞发现能力的泡沫——即使给定了目标文件,顶级模型复现已知漏洞的成功率也极低。做AI安全评估或漏洞研究的团队,看完会重新审视benchmark的可靠性。原文