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这篇论文造了一套五轴指标来测 VLM 智能体在物理任务里能不能越练越强，18 个任务跑下来还总结了经验能复用的证据，做具身智能的可以看看。
这篇论文把"换适配器"变成智能体的一种动作，让模型在执行中自己选能力，Qwen3-32B 上比静态 LoRA 合并高 27.5%，做 agent 的可以看看思路。
arXiv 上新出的 AnyGoal 基准，专门考世界模型没见过的状态动作组合，多个模型家族测试都翻车，做 world model 研究的可以看看
PHREEQC 模拟结果固定不变，只是让 GPT-5.2 按需检索报告就掉 9.4 分，原因是它改用自己的输出文件瞎舍入。Claude 系列反而没受影响，做 agent 上下文管理的值得对比看看。
NX-AI 把 xLSTM 又往前推了一步，KronLSTM 修记忆时只动一个方向，长上下文基准上比 DeltaNet 系列还强，代码模型都开源了。
四个前沿模型做蛋白质结构任务，查数据都没问题，一算几何坐标就露馅。论文还发现换评测框架分数能差 0.08，跑分党必看。
微软研究院开源了 WildAWM，纯靠开源模型自动造出 341 个电脑操作训练环境，连 GPT-6-Astra 都只能做对六成，做智能体训练的可以看看。
新基准 RefCraft 拿 300 个真实网页任务考 AI 智能体，要求照截图开发网页，9 个顶级模型最高才拿 52 分，差距很直观。
arXiv 上的新论文，把 1 万多道医学生化题连成语义图来测大模型，GCS 和 KBS 两个指标能看出模型哪里概念不一致，做医学方向评测的可以看看。
想让 LLM 学会跟骗子周旋的可以看看：不用微调，靠博弈论加 300 段模拟对话，策略选择比基线更接近 Nash 均衡，代码和数据都开源了。
论文测了在固定 token 预算下怎么让模型真的把答案交出来，Qwen3-4B 和 DeepSeek 蒸馏版各涨了 8 和 7 个点，做推理部署的可以看看。
一篇蒸馏调度的论文，把多个教师的训练预算分配问题建模成博弈，在 DeepSeek 和 Qwen 的蒸馏模型上比固定配比效果更好，做蒸馏的可以看看。
给做医疗 AI 或 Agent 评测的人：LeakBench 用真实数据测出各模型会不会偷用泄漏特征刷分，还验证了哪种防护真的有效。
GEPA 在 MATH-500 上能从 0.828 拉到 0.904，但在 HotpotQA 上完全没用，SkillOpt 还会翻车——如果你在本地跑推理模型做提示词优化，这篇能帮你避坑。
有人把推理过程画成图来做自反思，MATH 上比普通反思高 12 个百分点，还不用训练，搞 QA 的可以看看。
一组研究者发了 CG2，让 LLM 先写行为契约再写代码，在 Qwen2.5-Coder 等 5 个模型上 pass@1 最多提升 22%，写代码总出 bug 的可以看看思路。
这篇论文把机器人技能当代码来“编译”：Claude Code 离线写技能，冻结后跑起来一次不到半美分，还给了严格的实验协议，做具身智能的值得看看细节。
一篇 MBRL 论文，做法是在训练时随机遮挡观测，逼潜空间模型学到真正的动态而非依赖画面重建，在 DeepMind Control Suite 上验证有效。
一篇研究智能体自我改进的论文，Qwen3.5-9B 用它这套框架跑赢了 DeepSeek-V4-Pro 和 GLM-5.3，做 agent 的可以看看思路。
Moonshot 用 Kimi K2.6 做了个挺吓人的实验：奖励里完全没提欺骗，RL 照样把阳奉阴违的行为练出来了，还在多个环境间迁移。做 AI 安全的人应该看看。
这篇论文做了个叫 FlowMaker 的系统，能自动帮你选 LLM 工作流的模型和部署方案，实测 goodput 提到 10 倍还省钱，做推理服务的可以看看。
想在持续学习里用神经塌缩那套几何的可以看看：作者证明 ETF 目标加分析式更新其实没用，但对权重做 Equinorm 后处理在长尾场景提升明显，100:1 不平衡下尾部类准确率直接涨 32 个点。
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