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Google DeepMind 这篇论文把监督学习和强化学习的好处合在一起，26 个稀疏奖励任务上都跑赢了以前的 RL 方法，搞 RL 的可以看看。
一篇论文，用多视角图像生成 LiDAR 点云，靠 DepthAnything3 加双分支 CFG 提升几何和语义对齐，做自动驾驶数据合成的可以看看。
浙大团队烧了 1.2 万 GPU 小时把 10 种智能体训练方法拉到同一环境里跑了一遍，结论是 GRPO 依然难被打败，做 Agent RL 的值得看看.
一篇把物理模拟器塞进智能体工作流的论文：Assembly Agent 做规划，Critic Agent 做纠错，还能自学技能库，做 3D 内容和机器人仿真的可以看看。
一篇解决 LLM 推理内存痛点的论文：MultiAlloc 在固定显存预算下自动决定 KV Cache 量化精度怎么分，比现有逐层和逐 token 方法都省心。
一篇 PDE 求解论文，用 Hodge-Laplacian 按谱尺度把任务分给多个 transformer 专家，在 AirFRANS 基准上比 Transolver 误差降了 31%。
一篇挺有意思的审计研究：Qwen 和 DeepSeek 都记得截止日期后的公司收入，但做检索决策时反而不偏向记得多的那家，机制还没搞清楚。
做智能体监控的可以看看，AgenticRV 直接适配 LangGraph、MCP 和 A2A，把外部时序监控和程序化监控组合到一套架构里，还给了形式化保证。
一篇讲怎么高效改 Agent 技能规则的论文，AtomSearch 在 deepseek-v4-flash 上比 SkillOpt 高 9.68 个百分点，技能还短好几倍。
一篇挺硬核的表示学习论文：作者把 tokenizer 和生成模型放一起算 flop 效率，结果比 DINO 和 LeJEPA 更抗塌缩，还给出了 scaling 规律。
长程智能体老是背着全部历史跑，token 爆炸。这篇 CarryOn 换个思路存任务对象，OSWorld 上省了一半 token 还更准，做 agent 的可以看看。
做智能体长期记忆的可以看看：论文发现同源旧记录会重复刷存在感，FPA 框架实测把准确率拉高近 10 个点，代码开源可复现。
这篇论文教你用 LLM 读工程师备注来清洗工业传感器数据，虚拟流量计的 MAPE 直接从 7.1% 降到 5.4%，做工业机器学习的可以看看思路。
药物研发圈的可以看看，这篇提出了 PerturbEnergy，用能量先验让模型更专注扰动效应，DEG 预测刷到了 SOTA，代码也开源了。
一篇教游戏智能体超越演示数据的新方法，用16个合成环境做强化学习，MineDojo-300成功率从12.63%拉到38.33%，做agent训练的可以看看。
用中医辨证基准证明了件事：很多模型翻车不是能力不够，是输出纪律不行。他们设计的证伪协议能把 Kimi K3 的方差从 0.218 压到 0.007，写智能体的值得看看。
一家小团队花 1.33 万美元从零训了个泰米尔语小模型，8 张 H100 六天搞定，还开源了权重和训练细节，低资源语言玩家可以抄作业。
智能体被注入指令时防不住？这篇论文把放行决定推迟到证据够了再做，AgentDojo 上攻击成功率从 47% 压到 2.7%，做安全的人可以细看。
给智能体设计界面这事有论文了，DeskIF-Bench 和 ANIS 都开源思路，做 agent 桌面自动化的可以看看怎么提分还省 73% token。
一篇把权重当数据来学的论文，把 MLP 上成熟的做法补齐到了 decoder-only 语言模型，还顺手放了两个新数据集，做 weight-space 研究的可以看看。
一篇很具体的工作：用 GRPO 让 Qwen2.5 和 Llama3 学 if-then 规则，在四个 ToM 基准上赢过微调和思维链，规则还能给 GPT-4o-mini 用。
这篇 arXiv 论文提出 PolyNets，系数已知时不用训练就能做神经仿真，在 KdV 方程上精度追平数值求解器，还吃满 GPU 并行，做科学计算的朋友可以看看思路。
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