METR 在近 6 个月获得约 7100 万美元资助承诺，用于研究自主能力、追踪递归自我改进、评估监控系统、开展风险评估和调查 AI 事件。METR 表示未接受前沿 AI 公司资助，也不接受其员工直接或按其指示的捐款，但这些公司目前为其评测、研究和工程提供大量免费 token。该机构正在扩充团队并启动新项目。
SecureBio AI 团队主任 Seth Donoughe 卸任，将 AI 研究负责人一职交给自 2024 年起领导该团队 AI 研究的病毒学家 Jasper Götting。Donoughe 指出，当 AI 科学能力超越所有人类专家后，基于人类专家知识构建的基准将失去动态范围，需转向人类可验证但专家难以完成的任务（如预测实验结果），而 SBAI 正投入该方向；但该方法不适用于评估新想法、判断与研究方向的产出。他还强调需研究人机混合科学家，并建立 AI 驱动科学发现的安全流程。
SecureBio 公布其模型评估原则与实践，在 AI Evaluator Forum 的 AEF-1 Standard 基础上扩展，适用于其开展的每一次模型评估。该机构评估接近部署配置的预发布模型快照，并申请访问无安全过滤或安全微调的版本，以在护栏被绕过时评估模型底层能力。SecureBio 已开展多次生物安全预发布评估，最近一例为 GPT-5.6 Sol，此前曾独立发布 GPT-5.5 的评估报告。
美国 AI 标准与创新中心（CAISI）与开源非营利组织 OpenMined 签署合作研发协议（CRADA），共同研究隐私保护型 AI 评测方法。合作将利用 OpenMined 的 PySyft 等软件基础设施，在数据、模型或基准需保密（如知识产权、数据保护或国家安全）的情况下仍能对 AI 系统进行严格测量。相关成果将支持 NIST 在 AI 安全与应用评测方面的工作，并为自愿性标准、最佳实践及后续建议提供依据。
国际 AI 安全研究所网络在圣地亚哥会议后更名为国际先进 AI 测量、评估与科学网络，英国出任网络协调员。该网络 2024 年 11 月成立，成员包括澳大利亚、加拿大、欧盟、法国、日本、肯尼亚、韩国、新加坡、英国和美国，旨在就先进 AI 能力测量与评估建立共享科学理解和国际认可方法。会议与 NeurIPS 同期举行，各方承诺加倍聚焦 AI 测量与评估科学。
Frontier Model Forum 启动前沿 AI 框架技术报告系列，计划在未来数月内陆续发布四份报告，分别覆盖风险分类与阈值、前沿能力评估、缓解措施以及第三方评估。该系列旨在说明不同组织情境下如何有效落地前沿 AI 框架，并推动实施标准的形成。目前已有 12 家主要 AI 开发商发布了各自的前沿 AI 框架，其中包括 Google DeepMind 的 Frontier Safety Framework、Anthropic 的 Responsible Scaling Policy 和 OpenAI 的 Preparedness Framework。
Frontier Model Forum 发布议题简报，提出 AI 生物安全评测信息的三级报告框架，按公开、可信网络内共享、仅私下披露划分披露范围。Tier 1 可公开发布研究问题、科学领域、高层级评测方法、参与者背景、受测模型、任务示例、分析方法和关键高层级结论及研究局限；Tier 2 限可信网络共享完整威胁模型、深入评测方法、结果详细解读和模型增强细节；Tier 3 仅在决策相关方之间私下披露具体模型漏洞、特定训练数据和私有数据集。该框架采取预防性思路，信息只有在确信更广泛传播不会带来信息或注意力风险时才扩大共享范围，部分条目的报告层级取决于评测结果，例如确认新型生物威胁或可利用漏洞的高层级结论可能不宜公开。
美国 AI 标准与创新中心（CAISI）与总务管理局（GSA）签署谅解备忘录，为联邦政府的安全生成式 AI 平台 USAi 提供 AI 评测支持。CAISI 将运用其测量科学专长，协助 GSA 及合作机构开发方法，在 USAi 平台的真实用户工作流中评估 AI 系统的性能、安全与功能。双方还将共同产出支持联邦机构采购和采用 AI 的资源，包括部署前评估的方法学指南，以及让机构按自身任务衡量部署后表现的工具。该合作建立在 CAISI 与领先 AI 公司及其他政府伙伴的既有工作之上，并推进美国 AI 行动计划中要求 CAISI 支持 AI 模型测量与评估科学、发布联邦机构自评指南的部署。
