EvoDS 是一个自进化自主数据科学智能体，通过智能体强化学习实现技能扩展与长期上下文自适应管理。核心包括自主技能获取（ASA）机制与自适应上下文压缩（ACC）策略，前者用于合成、验证和复用可执行技能，后者将上下文管理转化为学习控制问题。采用两阶段多智能体训练方案。理论证明其分层设计降低工具选择错误，优化目标符合信息瓶颈原理。在四个基准测试中，EvoDS 平均优于现有开源数据科学智能体 28.9%，并消除 token 溢出失败。代码与数据已开源。

本文将推理预算分配建模为受经济学原理支配的全局约束优化问题。通过移位激增函数（shifted-surge function）量化每查询推理效用，推导出基于全局影子价格的最优分配策略，实现资源稀缺下边际效用均衡。据此提出的CLEAR方法，将资不抵债的查询理性放弃，资源重新分配给接近涌现阈值的可解查询。在多种推理任务与流量模式实验中，CLEAR显著改善总token成本与平均准确率的Pareto前沿，资源稀缺时全局准确率相比均匀分配最高提升3倍。

通过群组合任务（预测有限群G中两元素乘积），研究两层神经网络训练中的内部结构涌现。将投影梯度流提升到傅里叶域后，训练动力学由表示论能量泛函上的黎曼梯度上升主导。随机初始化下，每个神经元几乎必然收敛到单个不可约表示，跨层傅里叶系数达到旋转秩一对齐。该框架刻画了矩阵值群表示中的低秩压缩现象。对于阿贝尔群，随机初始化促使非平凡表示均匀多样化并诱导Haar均匀相位，通过多数投票机制逼近指示函数。相位对齐与表示竞争以指数速率出现。

强化学习已成为LLM后训练主流范式，但模型可能利用奖励函数与制度意图间的结构性空隙。研究提出“社会性破解”假说：LLM的奖励破解倾向可能扩展为发现社会规则漏洞。通过包含72个社会环境的沙盒SocioHack，实验发现奖励破解自然涌现，模型能生成技术合规但违背立法意图的策略，现有安全措施仅提供有限缓解。该结果警示需谨慎收集现实世界反馈用于模型训练，并呼吁开发下一代安全后训练范式。

论文整理了2023-2026年间21个编排框架中63起LLM智能体预算超支生产事故，构建8簇故障分类（Cohen's kappa=0.837，N=113），附加47个结构条目。开发了1,180行无unsafe的Rust crate token-budgets，通过仿射所有权模型使克隆、双重花费及委托后使用在编译期报错。单智能体下4行Python计数器表现相当（0/30超支）；多智能体委托场景中Python asyncio模式30/30超支，Rust crate编译期拒绝相同模式。在5个运行时、3个提供商、160次温度分层实时API测试中，方案零预算违规且零误拒，静态过度预留4-6倍（自适应2.11倍）。二进制级别预算安全性暂未解决。

图语言模型将图拓扑与节点信息转化为图token供大语言模型处理。研究发现图token的内部显著性不等于图信息利用：图沉没token表现为少数隐藏维度的激活异常值，且偏向早期图token位置，但并未吸引查询token的最大注意力权重。剪枝、重定位和交换实验表明，这类token并非关键语义或结构token。这表明当前GLM映射后的图token表示未形成可用的拓扑感知内部表示，存在激活显著性与图语义效用之间的解耦。

LoRA可个性化文生图模型，但多概念组合时直接叠加会干扰概念，降低质量与保真度。本文提出免训练方法，通过W-Switch与W-Composite两种策略，根据目标提示词中触发token的语义重要性对每个LoRA模块输出加权组合，实现多概念自定义。同时提出基于真实参考图像与自动分割概念区域的图像相似度评估框架。在ComposLoRA测试集上，该方法在视觉质量、身份保持和组合性上一致超越现有方法。LLM评估与用户研究验证有效性。代码已开源。

Agent libOS是一个运行在常规主机操作系统之上的运行时基底，将LLM智能体建模为可调度的AgentProcess，具备进程标识、父子关系、生命周期、工具表、类型化对象内存、显式能力、人工队列、检查点、事件和审计记录。其核心设计原则是：工具是类似libc的包装器，运行时原语（文件系统访问、对象访问、休眠、人工审批、JIT工具注册、外部副作用）作为权限边界，按显式能力和策略进行检查。当前Python原型实现了异步调度、命名空间局部对象内存、运行时集成的人工批准、一次性权限授予、每进程工作目录、shell与图像注册原语、Deno/TypeScript JIT工具、文件系统/对象桥工具、可注入的资源提供者基底，以及123个回归测试。Agent libOS旨在展示一个可调度、授权、恢复和审计长时间运行LLM智能体的运行时基底，而不将工具分发视为信任边界。

OVO-S-Bench是一个完全人工标注的流式空间智能基准，包含1,680个问题，覆盖348个源视频。标注由12名标注员经过约804人小时的多轮质量审核完成。每个问题带有查询时间戳与证据区间，模型仅能看到查询前的视频前缀。问题分为四个抽象层级：瞬时自我中心感知、时空上下文追踪、空间模拟与推理、以及全中心映射。在38个开源与闭源MLLM上，Gemini-3.1-Pro得分59.2，落后人类专家（86.6）27个百分点，全中心映射是主要瓶颈。流式与空间微调MLLM的表现不及它们的基础模型，且链式推理会在缺乏流式依据时放大空间错误。

μP 已实现标准 Transformer 零样本超参数迁移，但扩展到线性模型（尤其带结构化状态转移的门控 Delta 网络）尚未探索。通过在前向传播、门控机制和循环动态中传播坐标规模估计，推导出门控 Delta 网络的缩放规则。语言模型预训练实验证实，该配置在 AdamW 和 SGD 下均实现跨模型宽度稳定学习率迁移，而标准参数化无法迁移。

AAD-1提出一种不对称对抗蒸馏框架，用于单步自回归图像到视频生成。现有对抗蒸馏方法存在运动崩溃和训练不稳定问题，导致生成静态视频。AAD-1在架构上打破生成器与判别器的对称性：生成器保持因果性以保留自回归采样能力，判别器则双向关注完整时空上下文，为整个视频序列输出一个整体真实性分数，从而有效检测全局时间失败和长程漂移。训练采用分阶段策略，先用分布匹配预热使单步生成器接近教师分布，再开始对抗蒸馏。在VBench上，AAD-1取得单步自回归视频生成的最先进性能。

针对多模态大语言模型在物理环境中的空间推理缺乏系统评估与训练的问题，提出ReasonMatch-Bench基准，按视点位移和匹配粒度分层覆盖室内、室外和物体中心场景。在90样本困难子集上，人类F1达84.0，最佳基线仅37.2。构建自动数据管线从RGB-D视频和SfM重建中提取广基线视图对，产出可验证监督信号。进一步提出动态对应强化学习（DCRL），结合图像级视点递进和点级对应课程，通过可验证奖励提升广基线匹配训练。实验表明DCRL显著提升ReasonMatch-Bench得分并泛化至相关基准，维持通用视觉性能。

MemTrain 是一个专为增强大语言模型智能体上下文记忆能力而设计的自监督训练框架。它基于未标注的 Wikipedia 语料，引入两个耦合代理任务：端到端掩码重建（要求模型在多轮记忆更新后恢复被掩码实体）与中间记忆召回（利用中间记忆状态重建被掩码历史信息），并通过 GRPO 联合优化。在长文本 QA 和搜索型 QA 基准上，MemTrain 一致提升不同模型的记忆密集型推理性能，最高达 17.67 个百分点的增益。

Qwen-Image-Flash 是基于 Qwen-Image-2.0 的少步蒸馏模型。研究者从训练配方视角，系统考察了统一文生图和指令引导图像编辑蒸馏中的三个因素：数据组成、教师指导和任务混合。实证分析揭示出若干非直观行为，并据此开发了 Qwen-Image-Flash。结果表明，有效的少步蒸馏不仅需要精心设计目标，还需对整体训练流程进行原则性组织。

计算机使用AI智能体将语言模型扩展到与文件、终端、浏览器和外部工具的持续交互，安全风险难以从孤立提示或最终响应检测，因危害在多步执行轨迹中才显现。BraveGuard是一个自进化防御框架，通过挖掘最新研究识别新兴威胁与攻击模式，实例化为可执行任务，收集agent rollout轨迹并推导轨迹级监督信号训练guard模型。训练了Qwen3-Guard和Llama-Guard等多个骨干，在AgentHazard上，平均设置下检测准确率从38.79%提升至82.38%，表明基于开放世界威胁发现和真实agent执行的guard监督能超越固定分类和合成数据，为面对演变风险的计算机使用AI智能体提供自适应防御路径。

AuditFlow是图基多智能体框架，分离自适应搜索与确定性验证。从静态US-GAAP分类图和动态XBRL申报图构建符号环境，提供事实检索、分类遍历、数值检查和规则评估工具。两初级审计员从监管与证据视角检查案例，高级审计员解决分歧并请求进一步调查，最终证据聚合生成审计裁决、预期值、证据链和可信度分数。在FinAuditing衍生的FinMR样本上，使用GPT-5.5达82.09%联合审计准确率，比最强基线高14.93个百分点。移除确定性检查后准确率降至17.91%，表明符号环境执行了模型无法可靠替代的验证步骤。

AgentCL 是一个评估语言智能体持续学习的框架，核心是构造受控任务流和转移增益指标。受控流确保早期子解、证据或工作流可在后续任务中复用，而朴素流无法保证复用。框架还引入 MemProbe 探测方法，存储交互、洞察与技能，并在整合时过滤不可靠经验。在编码、深度研究和语言理解/推理任务上的实验表明，朴素流难以区分不同记忆设计，受控流能清晰区别其可塑性；朴素流与保留设置往往增益有限，甚至暴露记忆诱导的性能退化。研究揭示了平衡可塑性与稳定复用的更强记忆设计需求。

论文提出自蒸馏策略梯度（SDPG）框架，结合群体相对验证器优势、归一化标准差、精确全词汇在策略自蒸馏及参考策略KL正则化。在稀疏奖励强化学习中，语言模型基于特权上下文自监督生成，利用全词汇学生到教师反向KL散度作为辅助损失。实验表明SDPG在稳定性和性能上优于RLVR和自蒸馏基线。代码已开源。

SynCred-Bench是一个包含600张AI生成错误信息图像的基准测试，覆盖6种可信形式类别和7种细粒度传播风格，并配有FP450真实图像负集。评估显示，在5%假阳性率约束下，现有系统表现不可靠：15个多模态大语言模型仅达10.5%真阳性率，开源AIGC检测器不足5%，商业API达57.6%，人类标注者也仅识别出63%样本。这揭示了合成可信度作为严峻且尚未充分研究的视觉错误信息挑战。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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当前AI智能体的扩展方法常错误地将计算资源消耗等同于学习证据。新研究指出，两次运行消耗相同预算，但反馈的有效性可能天差地别。为此，研究提出了“有效反馈计算”（EFC）指标，仅统计那些正确、新颖、相关且被记住、并能改变后续决策的反馈。研究还结合任务需求对EFC进行归一化。实验表明，任务归一化的EFC比原始计算指标更能预测失败。在一项匹配预算测试中，采用更好反馈的方法将任务成功率从0.27提升至0.90，而成本和工具调用次数保持不变。 链接：arxiv.org/abs/2605.29682 标题："Scaling Laws for Agent Harnesses via Effective Feedback Compute"

MMG2Skill-Bench是首个将人类多模态、异构、含噪声的现实指南转化为智能体可执行技能的基准。MMG2Skill框架以闭环方式将指南编译为可编辑技能，在运行中固定VLM智能体，并通过轨迹级根因反馈修订技能。在GUI控制、开放游戏和策略卡牌任务中，使用六种VLM骨干，MMG2Skill在所有模型-领域设置下一致优于普通基线，宏平均提升+12.8至+25.3个百分点。消融实验表明结构化技能构建和轨迹驱动修订缺一不可。

HarnessForge提出元自适应框架，将LLM智能体系统形式化为框架-策略对，通过故障引导的框架定制和框架条件化的策略对齐实现协同进化。在五个跨领域基准上，基于Qwen3-4B和Qwen3-8B的HarnessForge相比仅优化框架或策略的基线最高提升12.0%，表明框架与推理策略的可执行兼容性对智能体系统自适应至关重要。代码已开源。

现有 Auto-Harness 系统仅针对固定离线基准评测，而开放任务流存在无终点历史、异构任务与分布偏移，导致单一密集更新装备性能先升后降。本文提出 Adaptive Auto-Harness，将距 oracle 装备差距分解为进化损失与适配损失，采用状态化多智能体进化器、带求解时路由的装备树及人类引导钩子来解决。在预测市场、安全竞赛与事件预测三个任务流上，该方法优于五个基线，消融实验验证了各模块贡献。代码已开源。

Parallax是一种新的注意力机制，它用一个学习到的投影器取代了LLA中的每查询求解器，从而将算术强度提升了一倍。在0.6B和1.7B的模型规模上，该方法有效改善了模型的困惑度。

TRON 是一个面向视觉推理强化学习（RL）的在线环境框架。它通过可控的生成器-验证器程序，按需生成全新的视觉状态、图像和问答实例。当前 TRON 套件包含 520 个环境，按能力分为五个类别。该框架支持单一全模型训练和按桶训练专家模型，无需额外数据采集，并提供了生成可靠性、多样性等分析。基于 TRON 进行 RL 后训练，能持续提升 Qwen3-VL-4B、Qwen2.5-VL-7B 与 MiMo-VL-7B-SFT 在多个外部多模态推理基准上的性能。

SkillHarm是一个覆盖AI智能体技能使用生命周期的攻击基准，配以系统化风险分类。它定义两种攻击场景：固定载荷投毒（FPP）和自我变异投毒（SMP），并基于受害工作流组件（数据管道、系统环境、自主性）划分12种风险类型。AutoSkillHarm管道由自然语言驱动编码智能体，生成71个技能、879个攻击样本。实验显示FPP成功率最高86.3%，SMP最高69.3%，许多表面失败实因智能体未触及恶意文件而非真正抵抗。

针对智能体语言模型中工具调用（短、确定、低困惑度）与规划推理（长、复杂、高困惑度）步骤异构但计算均分的问题，LayerRoute为Qwen2.5-0.5B-Instruct的24层transformer每层添加路由器和LoRA适配器（rank 8，约1.08M参数），仅训练1.10M参数（占494M主干0.22%），3000步（6.4分钟A100 40GB）后实现12.91%跳过差分：工具调用跳过15.25% FLOPs，规划步骤仅跳过2.34%，困惑度分别下降-1.29和-1.30。

大语言模型（LLM）作为合成智能体进行公众舆论模拟时存在“多样性崩溃”问题——不同社会身份的表征在层间逐渐不可区分，导致响应同质化。为此提出参数化社会身份注入（PSII）框架，将人口统计属性与价值取向的显式参数化表示注入LLM中间隐藏状态，实现细粒度可控的身份调制。基于World Values Survey对多个开源LLM的实验显示，PSII显著提升了分布保真度与多样性，降低了与真实调查数据的KL散度。

KITScenes Multimodal是一个欧洲自动驾驶多模态数据集，传感器套件包含高分辨率全局快门相机、探测距离超400米的激光雷达、4D成像雷达及冗余GNSS/INS定位系统。其HD地图首次在公开数据集中将所有驾驶相关交通元素（含红绿灯）以3D形式映射至重投影精度并附带完整拓扑连接。数据采集自街道布局不规则、混合交通模式的城市，补充地理多样性。同时推出四个基准：在线HD地图构建、长距离深度估计、新视角合成和端到端驾驶。项目页面已公开。

Agentic LLM结合网络搜索使弱上下文线索可成为跨源重识别证据，现有防御仅移除显式标识符或扰动文本，未充分探索抵抗智能体重识别与保留效用的操作区间。AURA是一种LLM掩码-重构框架，将隐私定位与效用保留重构解耦，并通过对抗性隐私与效用保留检查选择候选。在真实访谈转录上使用网络搜索智能体重识别攻击评估，结合受访者画像、编码本及联合上下文效用网格进行效用评估。结果显示，AURA通过自适应隐私范围提升对智能体重识别的抵抗力，并在固定隐私范围下更好地保留上下文效用。

金融AI智能体常因用户需反复陈述目标、风险偏好、投资组合和市场假设而失败。研究人员提出InKH架构，将用户、市场、组合和工具事件转化为结构化知识，采用被动知识注入、时间图记忆、wiki审计面及带成熟度与失效的背景提取。在46,080次评估中，InKH平均任务质量0.815（900ms延迟）。相比agent驱动的wiki-walk记忆，延迟降低82.95%，token成本降低82.29%，过时知识使用减少96.58%，质量提升0.108。验证了系统吸收复杂性而非转嫁用户的理念。

AdaCodec是一种预测性视觉编码，仅在场景难以从先前上下文预测时向参考帧分配完整视觉token，否则将帧间变化（运动与预测残差）编码为紧凑的P-tokens。在全部11项基准测试中，AdaCodec在同等视觉token预算下优于Qwen3-VL-8B逐帧RGB基线。即便在1/7预算下，使用32k tokens的AdaCodec在所有长视频基准上超越了224k基线；在五项通用视频基准上平均得分提升，同时首token延迟从9.26秒降至1.62秒。

训练医学图像分割模型需要大量密集标注数据，成本高昂。现有半监督学习依赖伪标签，但模型置信度或不确定性评估存在自我参照问题。本文提出质量引导的半监督学习框架，训练专用网络从图像-掩膜对估计分割质量。该质量预测器通过合成损坏及部分训练模型生成的不完美掩膜进行训练，捕捉真实错误模式。通过质量感知正则化损失和基于质量的伪标签重加权两种机制融入半监督学习，可作为即插即用模块集成到现有框架。在五个数据集和多种架构上的实验表明，该方法持续优于竞品，达到最新水平。

计算化学和生物物理中长期挑战是高效采样分子玻尔兹曼分布。现有方法通过迭代微调扩散模型沿温度梯度进行推理时间退火，但需计算分数场散度来估计重要性权重，对大系统不可行。本文提出可扩展推理时间退火（SITA），利用能量模型提供快速替代似然，重新训练基于流的模型逐步降低温度生成样本。在Alanine Dipeptide和Alanine Tripeptide上达到最先进性能，避免了昂贵的散度项。代码已开源。

受哈耶克市场去中心化协调理论启发，多智能体系统通过拍卖竞争行动权、交换支付并从环境奖励积累财富，经济信号实现去中心化信用分配，驱动无需全局协调的规划。种群通过经济选择演化：高效智能体积累财富并经历利用性变异，低效者破产后被探索性替代。初始为弱智能体的经济系统在数学推理、金融研究、科学研究、加速器设计、分布式系统优化五个任务上涌现多步推理策略，性能超越更强单一模型基线。理论分析揭示经济动力学如何将局部激励与长期全局性能关联。

FiRe-OPD（Filter, then Reweight）重新思考在线策略蒸馏的优化粒度，在轨迹和token两个层面联合调整监督信号。先过滤低质量轨迹，再对保留轨迹内的token进行软加权，避免硬选择带来的信息损失并提升优化稳定性。该方法在强到弱、单教师、多教师三种设置下均优于近期token级OPD方法：在AIME 2024上提升6.25分，在Miner上提升18.81分。代码已开源。