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文章介绍Einsia AI旗下Navers lab发布的Frontier-Eng Bench工程基准测试，该测试包含47个无标准答案的多学科硬核任务，要求AI Agent在仿真环境中完成提出方案、运行反馈、参数调整、持续迭代的完整工程闭环，重点评估其长期优化与自我进化能力，标志着AI正从‘做题家’迈向能承担真实研发任务的Auto Research时代。
上海交通大学团队推出开源科研自动化框架ARIS，聚焦提升AI生成科研成果的可信性，通过跨模型对抗协作、三阶段证据审计链和持久化研究Wiki，实现从创意发现到投稿后回应的端到端科研流程，并强调审查驱动修正而非单纯提速。
Anthropic旗下Claude Code推出Auto Mode，通过专属分类器实时评估代码操作风险，自动执行安全操作、拦截四大高危行为（大规模文件删除、敏感数据外泄、恶意代码执行、提示注入攻击），采用分层决策机制保障安全与效率平衡，提升开发者编码效率。
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