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机器人圈的朋友看看，这个新基准专门测 LLM 做 ROS1 迁移 ROS2 的能力，六个主流模型 pass@1 都不到 11%，编译过了运行挂是重灾区。

评测 GUI 智能体老盯着静态截图，这篇造了 601 个目标先藏起来的任务，人能拿 94.6%，GPT-5.5 只有 79.4%，差距到底卡在哪写得很清楚。

一篇讲怎么让 Agent 框架自动进化的论文，产出的 harness 比之前的 RHO 又快又便宜，代码已开源可以直接看。

做幻灯片、海报生成的朋友看看这篇：代码模型配上参考图做 RL，8B 小模型的视觉分数追上了 GPT-5.5，方法拆得很细。

做 GEO 的朋友看这篇：ChatGPT 5.2 到 5.5 怎么挑引用被拆解了，外部工具只能猜中四分之一。

开源网页智能体训练时奖励信号太稀疏？这篇 CLIFT 用保形自验证把裁判反馈变成可复用信号，测试时还能不调 API 就做轨迹筛选，WebArena Infinity 上开源里最強。

元推理方法让AI智能体在长任务中表现更好，GPT-5.5和Opus 4.8都超过了竞争对手。

新评估框架揭示了用户模拟器对代理测试的影响，能帮你选到最符合需求的模拟器。

给符号回归套了个专用运行框架，同样的 DeepSeek 底座准确率从 62% 拉到 94%，还超过了 Codex，做 AI for Science 的可以看看。

用强化学习把开源模型训练成会挑求解策略的优化器，成绩还能压过 GPT-5.5，做运筹优化的可以看看。

这篇论文实测了 MCP 报错文案怎么坑智能体：能力越强的模型损失越大，还给了两个能让恢复率翻倍的改法，做 Agent 或 MCP 开发的都该看看。

有人收集了 83 个智能合约审计 Skill 做系统评测，发现效果主要看模型，Codex/GPT-5.5 检测分提升 22.8%，还开源了语料，做 agent 开发的可以看看。

Astra 不微调直接当机器人策略，42 项任务拿下 22.48%，GPT-5.5 只有 0.88%。

DeepSeek团队用RAME框架在谷物育种信息提取任务击败GPT-5.5，代码已开源。

研究ISAC框架，了解如何利用问题信息提升LLM生成提交信息的效果，与现有方法相比有显著提升。

这篇论文用GPT-5.5和DeepSeek实测发现，压缩上下文会让智能体反复重新查工具，任务成功率却没变。想知道为什么只看完成率会骗人，可以读读。