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Michael Levin 提出心智与认知能力可能根植于一个类似数学领域的"柏拉图空间"，认为除设计、选择与学习之外，还存在第四种"免费"的能力来源——分子网络本身自带的数学属性（如临界性、学习动态与因果涌现）。
Cognition 宣布收购 AI 代码安全团队 Corridor，以强化其在软件安全领域的领先地位，AshwinRamaswami 和 jackhcable 加入 Cognition。
Cognition 推出 FrontierCode 2.0，这是一项编程基准测试，用于评估模型提交的拉取请求是否真的会被维护者合并——考察的不仅是满足规格要求的能力，还包括智能水平、对代码库的熟悉程度和判断力。
Cognition 发布 FrontierCode 2.0 编码基准，采用更广泛的仓库覆盖、更严格的可合并性标准和更大的任务规模，结果显示顶级模型 Claude Opus 5.5 也仅得 45.5%，表明智能体软件工程远未被解决。
该论文构建了两个相连的语言模型副本，研究当一个副本可读取另一个的内部记忆时，它是否会将对方的规则和代码词当作自己的，发现内容覆盖到自身记忆上时默认被标记为'我的'，因此模型间交换内部状态的系统必须同时测试所有权与传输。
Devin Fusion 是 Cognition 推出的全新编码智能体，在 Artificial Analysis 编码智能体指数上以 68 分并列第一，性能超过搭载 Opus 5.5 的 Claude Code，且每任务成本低 31%。
该研究探讨如何让采用快速直觉式推理（系统1）的大语言模型展现出慢速、分析性的系统2推理能力，可能提出相应的训练或提示方法。
三项随机实验（共1222名参与者）发现，人们在使用AI助手后虽然初始表现更好，但失去访问权限后独立解决问题的能力反而下降，表现出更低的坚持度和更高的弃题率。
Gergely Orosz 指出了一个悖论：在 AI 实验室中，许多深度「AI-pilled」（笃信 AI）的员工仍然坚持亲自动手写所有东西，以此来保住自己的思考能力；而那些对 AI 热情不那么高涨的用户，却把写作完全交给了 AI——而这一点，在他们的推理能力上显露无遗。
FrontierCode 1.1 现已上线 Artificial Analysis；它与开源项目维护者共同打造，是首个衡量端到端代码质量与可合并性的基准——即维护者是否真的会合并该 PR。
推出「人类第六感」（Humanity's Sixth Sense）——一项测试直觉视觉推理的新基准，涵盖空间推理、因果推理与社会理解等多个维度。人类得分为93.1%，表现最强的模型GPT-6-astra达到53.6%，而模型中位数得分仅为30.9%。
MIT Sloan 教授 Eric So 讨论了他的新书《碰撞：AI 对我们的影响》（The Collision: What AI Does to Us），警告说如果人们将思考外包给 AI，而不是用 AI 来增强自己的判断力和技能，'AI 重力'可能导致认知萎缩。
一位用户称赞了 Cognition 的 AI 软件工程师 Devin，表示它现在进步巨大，而且营销广告准确描述了它的能力。
Dabit3 分享称，AI 软件工程师 Devin 现已支持电话/语音交互，有用户称赞通话体验非常流畅。
AxiomicLabs 在 Hugging Face 上发布了 Tiny Theory of Mind 基准，用于评估小型语言模型的心智理论（Theory of Mind）能力，目前该数据集已登上 Hugging Face Datasets 首页。
Factory CEO Matan Grinberg 指控 VC 董事会顾问 Chris Degnan 向竞争对手 Cognition 泄露机密信息，并在 Degnan 宣布加入 Cognition 担任首席营收官前夕将其解雇。Degnan 否认这些指控，声称自己是主动辞职，并且没有分享任何机密信息。
《自然·通讯》上发表的新研究显示，神经活动的行波远比先前认为的更加复杂，其中包含与不同行为任务相关联的源头、汇聚和螺旋模式，表明这些波能在实时重组大脑网络。
Factory AI 董事会成员 Chris Degnan 被指控向竞争对手 Cognition 泄露机密商业信息，遭 Factory 解雇，而仅 50 分钟后他便宣布加入 Cognition 担任 CRO。
Devin，一款 AI 软件工程师工具，推出更新，使其在 Fusion、Normal、Ultra 和 Devin Review 等模式下最高便宜 70%，同时保持或提升智能能力。