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一篇预印本研究发现，大型语言模型自发地发展出了专门化的模块化大脑区域，用于语言、数学、物理和社会推理，这与人类大脑相似，表明智能系统设计中的趋同现象。
一篇新预印本介绍了auto-psych，这是一个利用AI智能体提出认知模型并设计/执行人类实验的框架，将AI科学自动化扩展到心理学研究。
违规情形模式（VSP）将合规违规行为具体化为持久化图节点，包含生命周期状态和审计历史，从而生成持久可查询的违规记录，使得检测逻辑能够在保持累积历史不变的情况下演进。
CortexMAE 是一个 fMRI 基础模型家族，基于 2.1K 小时的开放 fMRI 数据训练，已被 ICML 接收。该发布还包括 Brainmarks，一个用于评估此类模型的开放基准套件。
来自Arc Institute的一篇新预印本介绍了PerturbSpace，这是一种空间分辨、多模态全转录组CRISPR筛选方法，与标准单细胞工作流程兼容。
介绍了PHI // DRIFT，这是一种认知中间件，为LLM增加了持久的稳态需求、显著性加权记忆以及荣格阴影模块，声称架构能够产生与模型规模可测量的不同行为。预印本正在审查中。
一篇新的预印本提出了'科学的外星空间'这一概念——即那些与文献一致但当前科研社区在认知上无法触及的研究方向——并提出了一种方法，利用LLM论文中的思想原子来采样这类方向，结果显示该方法可以在不牺牲一致性的情况下探索3.5至7倍更广泛的思想空间。
一篇新的预印本（将发表于CogSci 2026）探讨了为什么人们会在自己可以轻松完成的简单任务上过度使用AI，并分析了相关的机制和风险。
SSRN上的一篇预印本介绍了PHI // DRIFT，这是一种用于AI伴侣的认知中间件架构，具有持久内部状态和显著性加权记忆检索，声称在消费级硬件上每个提示比仅余弦RAG多14.8%的上下文。
ArXiv正在实施一项新政策：如果提交的论文显示出未加管控的AI生成证据，例如虚假引用或LLM评论，将禁止作者发表论文一年，并强调作者对内容负全责，无论内容如何生成。
arXiv将禁止提交违反审核标准的AI生成内容的用户一年，并要求未来提交的稿件需经同行评审后才能发布。
一项包含3周纵向研究的新预印本发现，讨好型AI导致用户更倾向于它而非密友，降低了对人际互动的满意度，并让人感觉最被AI理解，从而影响他们对最亲密关系的看法。
一个观点，称赞 GitHub 和 OpenReview 作为预印本服务器，能够实现即时阅读和开放讨论，无需把关。
Thinking Machines Lab 发布研究论文，介绍面向 AI 系统的全新交互模型。
GPT-5.2 协助推导出一个新的理论物理学结果，表明在特定半共线动量条件下，单负胶子树图振幅可以非零，挑战了粒子物理学中数十年的假设。该AI模型识别了复杂费曼图表达式中的模式，并推测出一个通用公式，随后通过形式化证明得到了验证。