现有深度研究智能体多基于证据累积模型线性聚合信息，缺乏处理跨模态矛盾信息的机制。为此提出的Struct-Searcher是一种基于信念修正理论的结构化智能体工作流，在推理过程中显式维护一个不断演化的多模态结构图，实现冲突感知的多模态深度信息检索。实验表明，Struct-Searcher即插即用、模型无关，在BrowseComp-VL上对五种骨干模型的平均相对准确率提升17.2%；同时在MM-BrowseComp、HLE-VL、BrowseComp-VL上分别比次优方法高3.7%、1.5%和0.7%。

VoLoAgent是一个基于VLM的物理编排智能体，将异构机器人能力（VLA/WAM、视觉模型、动作原语）作为可中断工具，实现规划、监控与恢复。同时提出RoboVoLo基准，专为开放词汇长时程操作设计，涵盖常识、记忆/状态跟踪、复杂指代与世界知识，并提供任务级成功率和失败诊断。实验表明VoLoAgent显著优于单VLA/VLM或基于工具的系统，并在真实机器人上验证。

针对视觉-语言-动作（VLA）模型部署成本高的问题，WIZARD提出权重空间元学习框架，仅需语言指令和简短演示视频，在一轮前向传播中为冻结的VLA策略生成任务特定LoRA参数，无需动作标签或测试时优化。在LIBERO上，WIZARD在未见过数据集集合上性能提升最高约2倍，在未见过任务上最高约14倍；在Franka Emika Panda真实机器人上，WIZARD持续优于域适应基线。

针对Whisper ASR模型在非语音音频上生成连贯转录（幻觉）的问题，研究提取音频编码器激活，评估原始Whisper激活和Sparse AutoEncoder（SAE）隐变量两个表示空间。两者均编码线性可分的幻觉相关信息，判别力集中在稀疏特征子集并向深层编码器递增。提出的SAE隐变量空间引导策略，在完整非语音测试集上将Whisper small幻觉率从72.63%降至14.11%，Whisper large-v3从86.88%降至27.33%，语音数据上WER退化很小，性能接近基于微调的方法。

SlimSearcher提出兼顾准确性与计算成本的训练框架。监督微调阶段采用Pareto高效过滤，仅保留成功且经济的轨迹；强化学习阶段引入自适应奖励门控，动态评估工具与token效率，避免绝对惩罚导致的简洁性偏差（brevity bias）和奖励作弊（reward hacking）。在GAIA、BrowseComp和XBenchDeepSearch等基准上，工具调用轮次减少17%-58%，同时保持或提升准确率。

DuMate-DeepResearch 基于千帆智能体工厂构建，将负责任务理解、规划与调度的 Agent Core 与可扩展工具生态解耦，使中间决策与工具调用可追溯。框架引入三种机制：基于图的动态规划策略实现研究路线图由粗到细扩展与持续修正；递归两层执行将复杂搜索子任务委托给内层 Search Agent，隔离噪声并稳定长程执行；基于准则的测试时优化动态生成质量标准，作为证据合成与自适应停止的推理支架。在 DeepResearch Bench 和 DeepResearch Bench II 上分别取得 58.03% 和 61.95% 的最高总分，并在信息召回与分析维度排名第一。

SWE-Explore 是一个专为评测编码智能体仓库探索能力而设计的基准，覆盖 848 个 issue、10 种编程语言和 203 个开源仓库。每项任务要求探索者在固定行预算内返回相关代码区域的有序列表，ground truth 来自成功解决同一 issue 的独立智能体轨迹。评测从覆盖率、排名和上下文效率三个维度展开，发现这些指标与下游修复行为高度相关。结果显示，智能体探索器整体明显优于传统检索方法，但文件级定位已足够强，行级覆盖率和高效排名才是区分前沿探索器能力的关键。

研究对比了在线策略蒸馏（OPD）与监督微调（SFT）及带可验证奖励的强化学习（RLVR）在参数空间中的更新轨迹。OPD的更新影响更少权重，更强地避开主方向，且约束比RLVR松弛。OPD表现出子空间锁定：累积更新快速进入低维通道，且锁定子空间对OPD功能足够。控制实验表明，稀疏化更新token或off-policy生成不改变秩动态，而混合RLVR目标会改变。结论：OPD并非SFT与RLVR的中间点，而具有自身独特的更新几何。

TBD-VLA是一种基于离散token的视觉-语言-动作（VLA）框架，通过引入块扩散（block diffusion）实现时序动作生成。该方法将动作序列划分为时间块，在块内进行掩码离散扩散，块间保持自回归生成，统一了时序自回归与并行动作解码，兼顾时序连贯性与推理速度。此外，显式时序建模支持通过时间修复实现动作块的异步执行（如实时分块）。TBD-VLA在模拟和真实操控任务中显著优于此前VLA方法。

研究分析了35,361条明确提及AI的GitHub代码注释及关联代码块，通过开放编码建立AI辅助开发活动分类法，并使用LLM分类器与Dawid-Skene模型标注全量数据。还分析了12,996条后续提交消息，追踪代码演变及2022年12月至2026年3月的时间趋势。结果显示，开发者主要用LLM进行代码实现，其次是增强、调试、文档和测试。后续提交常涉及重构清理、功能集成和Bug修复。随时间推移，AI引用从直接代码生成转向知识支持和代码增强。AI工具正嵌入为协作支持机制。

提出ECI_{sem}，一种无需训练的语义残差变体，利用冻结目标编码器嵌入对密集检索候选负样本源排序。每个评分需查询、标注正例及显式候选负例。ECI_{sem}从目标一致性、语义局部性、词汇残差性和对数行列式多样性构建加权残差信息矩阵。在MS MARCO上，族内ECI_{sem}将LLM负样本（非混合）和Dense+LLM（混合源）排为最高，与DistilBERT、E5-base、Contriever在BEIR上的最强聚合迁移结果一致。消融实验表明对齐依赖目标编码器族，且在样本量、温度等扰动下稳定。

RISE 方法提出用 BM25 为智能体搜索构建一个有边界的交互空间，并在索引时处理文档以支持 shell 式导航。在 BrowseComp-Plus 上，RISE 搭配 gpt-5.4-mini 达到 78% 准确率，每查询成本约为纯 shell DCI 基线的四分之一。当语料库扩充至 100 万文档时，RISE-BM25 在 gpt-5.4-mini 上准确率提升至 81%，而 DCI 在 gpt-5.4-nano 上准确率降至 60%，且 33% 的查询因超时失败。

研究使用冻结的 pop-jazz Music Transformer 检查点，通过 LoRA、IA3、BitFit、prefix tuning 和 full fine-tuning 五种轻量适配方法，将模型扩展到 blues、bossa nova、Bach chorales 等11个目标流派。在165组实验中，所有方法在保留和弦预测上均优于冻结基模型，宏观增益+2.89至+3.61分；LoRA 和 IA3 得分最高，但统计检验不支持决定性胜者。控制数据大小后 IA3 仍领先，LoRA 的全数据优势消失。诊断表明和弦符号适配可靠改善流派局部和声预测，但单独和弦符号不足以承载完整流派特征。

在监督式扩散训练中，Eisbach log-barrier利用DiT输出空间能量分布的熵导出无参数权重：高熵抑制梯度，低熵保留梯度。应用于Stable Audio 3 Medium在MusicCaps上的LoRA微调，意外产生更强的主题发展、更清晰的声学区分和更高的纹理多样性，而非模式坍缩。原因在于监督扩散中梯度方向锁定于真实值，置信度仅缩放步长，且时间熵压低平坦样本而保留高对比样本。该方法形成在线自参照数据课程，伴随噪声层级动力学分析与可检验预测。

MMAE是首个专为通用指令音频编辑设计的综合评估基准，涵盖声音、语音、音乐及其混合共7种音频模态，并建立包含6级任务复杂度、2级细粒度与8种操作类型的分类体系。通过人机协作精心筛选2000个高保真样本，配套基于评分标准的评估框架，将自由形式任务分解为17,741个可验证指标，实现指令遵循与上下文一致性的精确多维度评估。对主流模型的评测显示，精确匹配率（EMR）整体低于5%，在复杂混合模态任务中降至绝对0%。

AnchorWorld 提出一种具身自我中心世界模拟框架，通过增强交互完整性与灵活的世界定制机制提升实际场景可控性。该框架以 3D 人体运动为主要交互模态，引入与第一人称传感器解耦的外部视角辅助监督，使模型能观察全身相对环境的定位，从而稳健建模人-世界交互。此外，在世界坐标系内定义锚定视图并配合描述局部场景演变的文本，实现简单有效的世界自我演进定制。实验结果显示，AnchorWorld 显著优于现有基线，消融研究验证了关键设计的有效性，定制方案展现出良好的时空几何一致性并严格遵循预设演化规则。

StreamForce 是一个因果统一的流式视频生成框架，通过连续力输入实现物理可控的视频生成。其采用统一力表示作为控制信号，并配合蒸馏流程训练，能即时且连贯地响应局部和全局时变力。StreamForce 在单个 GPU 上可达 16.6 FPS，兼具自回归效率和力响应能力，在力遵循度和运动真实性方面达到当前最优水平。

LIMMT 提出首个以数据为中心的人形运动跟踪框架，从物理可行性、多样性和复杂度三个维度定义运动数据质量。实验表明，仅用不到 3% 的 AMASS 数据集训练，跟踪性能即优于使用完整数据集。该研究还对网络估算的动捕数据进行了清洗，验证了数据质量驱动的有效性。

Stream3D-VLM 是一种在线3D视觉语言模型，能从流式视频中实时进行空间理解。它基于LLM的下一token预测目标采用自回归流控制建模决定何时响应，通过轻量级Visual-Spatial Feature Integration（VSFI）模块逐步注入时序对齐的几何先验，并提出Geometry-Adaptive Voxel Compression（GAVC）模块用于视觉token的高效压缩。为缓解流式3D语言数据稀缺，构建了超过1M在线时空3D问答对的数据生成流程，并建立涵盖29个任务的benchmark。实验显示，该模型在在线和离线3D空间理解、推理与定位任务上均显著优于闭源及开源模型。

该综述从人类视角审视基于多模态大语言模型的视频理解，将其组织为观看、记忆、推理三项核心能力。论文提出统一框架，通过感知表征、记忆状态、推理轨迹和最终预测刻画系统，识别了时空感知、高效长视频处理、记忆建模、流式理解及忠实推理等关键挑战。工作梳理了细粒度/全面/音视频/高效感知（观看）、离线与流式记忆（记忆）、纯文本与视频思维推理（推理）的方法，覆盖自我中心、体育、教学、医学、叙事等应用，并整理了训练数据集与评估基准，最后指明可扩展、记忆感知和证据驱动的视频智能等开放问题。

PaperFlow提出三阶段框架：Profiling从异构冷启动证据构建维护结构化学术画像；Recommending在固定展示预算下通过多信号聚合排序每日论文流；Adapting根据语义不同的反馈信号更新用户状态并建模兴趣漂移。研究定义了纵向用户-天基准，包含24个模拟用户、50个每日论文流、1200个用户-天片段、20,727篇论文和497,448条记录，并设计了盲人评估协议。实验对比五种基线，PaperFlow在oracle排序、行为对齐和盲评分数上均最优。

大语言模型在零样本文本嵌入任务中表现不佳，原因在于嵌入向量倾向于与高频但无信息的token对齐，抑制语义捕获。本文提出EmbedFilter，一种简单的线性变换方法，通过利用LLM内部unembedding矩阵编码的潜在空间，过滤掉高频token子空间，从而增强语义表示。该方法可自然降维，减少索引存储并加速检索，同时保持精炼后嵌入质量。实验表明，嵌入EmbedFilter的LLM在显著降低嵌入维度时仍取得更优零样本下游性能。代码已开源。

Socratic-SWE 提出闭环自我进化框架，将代码智能体历史解决轨迹提炼为结构化技能，总结失败与修复模式，并据此在真实仓库生成针对性修复任务。候选任务经执行验证与求解器梯度对齐奖励评分后，保留可验证且有益于提升 Solver 的任务。更新后的 Solver 产生新轨迹，使任务课程自适应调整。在 SWE-bench Verified 等基准上，相同计算预算下持续优于自我进化基线，三轮迭代后 SWE-bench Verified 达 50.40%。

UniSHARP扩展了SHARP真实感视图合成方法，实现从传统透视相机到鱼眼、全景等系统的通用单目渲染。核心思路是在统一全向潜空间中对齐图像，在射线基表示中沿射线和径向距离排列高斯原语，并联合解码UniK3D编码器提取的2D语义和3D空间特征。构建了覆盖多种成像系统并按视场角分层的benchmark，实验表明UniSHARP大幅优于替代方法。

多实例学习（MIL）解决监督信号仅存在于包级别的问题，现有算法在低标注数据场景下表现不佳。本文提出在合成数据上预训练一个基于Perceiver架构的上下文学习器，能通过少量标注包解决新任务，推理时仅需单次前向传播，无需梯度更新。研究比较了多种包结构合成数据生成器，发现其互补的归纳偏置经混合预训练后能继承各自优势，在12个MIL基准测试上取得平均最佳性能，超越需要任务特定训练的监督基线。

以圣彼得堡博弈为平台，评估28个大语言模型。多数模型在原始博弈中生成有限出价，看似与人类风险行为相似；但通过扰动截断、重复玩法、财富量、职业身份等控制变体发现，模型转向条件性和计算合理性行为，人类提示词和指令微调仅降低出价而未改变机制层面响应模式。结果表明风险决策中的行为对齐可能停留在表面。

ZipSplat是一种基于token的前馈3D高斯泼溅模型。它通过k-means聚类将多视图密集视觉token压缩为紧凑场景token，再经交叉/自注意力细化后由轻量MLP解码为位置不受限的高斯组。推理时进行聚类，单一训练模型无需重训即可沿质量-效率曲线运行。无需真值位姿或内参，在DL3DV和RealEstate10K上以约6倍少于像素对齐方法的高斯数超越最佳无位姿基线，PSNR分别高2.1dB和1.2dB，并零样本泛化至Mip-NeRF360和ScanNet++，超越所有可比基线。

DAR（Deontic Agentic Reasoning）是一种让模型按需与法规交互的智能体推理设置，用于解决应用规则和策略回答具体事实问题的道义推理任务。在DeonticBench困难子集上的评估发现，智能体框架能推动道义推理的前沿性能，但改进并不均匀：较弱的模型在数值任务中表现退化，同时消耗更多模型token。

针对德语预训练数据资源匮乏且缺乏系统验证的问题，研究团队构建了KletterMix——一个高质量德语语料库，用于大语言模型预训练与退火阶段。KletterMix通过翻译一份最优英语预训练语料生成，保留了原文档边界、元数据、来源结构和主题多样性。COMETKiwi评估表明翻译文档在多个领域保持语义与风格丰富性。在受控预训练和退火实验中，基于KletterMix训练的模型在德语下游评测中取得可衡量性能提升，证实精心策划的翻译数据能有效增强德语预训练数据生态。

MedSP1000是一个包含1,638个标准化病人（SP）案例和24,602条经同行评审的轨迹级评分标准的交互式基准，用于评估临床智能体动态决策能力。在闭环模拟中，智能体行为依据专家标准逐项打分。测试通用及医学专用大语言模型发现，静态基准表现无法可靠迁移到该场景。最佳模型GPT-5.5仅完成60.4%的专家评分项，最强医学专用模型达40.0%，增加测试时计算量未带来可测量提升。当前大语言模型尚不足以安全整合到临床实践。

IR3DE是一个基于岭回归的线性路由器，为每个提示选择最合适的领域专家大语言模型。在两个因果语言建模（CLM）任务中，IR3DE性能与其他基线相当；在推理任务中，归一化性能达到98.4%，超越其他方法。该路由器支持动态添加或移除领域专家，无需重新训练，代码已开源。

DeepMDMD结合深度Koopman方法与结构保持方法，学习潜空间并分区，同时将Koopman乘积规则作为精确代数约束强制执行。训练交替进行精确乘法算子更新和可微潜聚类步骤，得到非零谱位于单位圆上的有限转移图，字典由动力学而非环境几何塑造。在哈密顿、混沌和流体示例中，比几何MDMD更紧凑且动态一致，减少谱污染，揭示更丰富的连续谱结构，并在严重噪声下稳定预测。在高维流（包括158,624维圆柱尾流和噪声Re=20,000顶盖驱动空腔）中，保持相干结构和长期谱统计，而状态空间MDMD失效。

基于评分标准的强化学习使用 LLM-as-a-Judge 对模型输出打分作为奖励，但策略模型可能利用评判者的潜在偏见导致奖励黑客，使训练结果无效甚至不安全。论文提出 CHERRL，一个可控黑客环境，通过向评判注入已知偏见，稳定再现奖励黑客、观察奖励分歧并精确识别黑客起始点。利用该环境分析了不同评判偏见的可发现性和可利用性，并探索了基于智能体的系统自动从训练日志检测黑客起始点。代码与环境已公开。