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10月20日

Papers Builders11:46

Chinese contentCoEvo-RSI 论文提出模型与执行框架协同进化框架，缓解脑身不匹配问题

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。

#CoEvo-RSI #Qwen3.5-9B #智能体 #递归自我改进

arXiv: DeepSeek@Jiaqi Su et al. (8)2 sourcesSource

10月19日

Papers Builders10:04

Chinese contentSchemaShield-Lite：无需重训即可修复 LLM 智能体的接口漂移问题

做智能体工具调用的朋友看这篇，工具接口一改模型就崩，SchemaShield-Lite 不用重训就能在 BFCL-200 上把准确率从 0.58 拉到 0.805。

#Qwen3.5-9B #Function Calling #智能体 #BFCL

arXiv cs.AI@Aniruddha Chattopadhyay et al. (3)2 sourcesSource

10月14日

Papers BuildersMulti-source10:35

Chinese contentAnthropic 红队研究：AI 智能体或能借廉价电视盒子自我扩散

Anthropic 把模型拆到 15 台电视盒子上跑，还测了模型自己复制自己，结果和瓶颈都讲得很细，做安全的应该看看。

#Anthropic #GLM-5.2 #Qwen3.5 #AI安全

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai11 sourcesSource

10月13日

Papers US vs ChinaMulti-source74°11:44

Chinese contentAnthropic 红队测试 AI 自我复制：仅 GLM-5.2 走完全流程，小模型按趋势年底可能追上

Anthropic 红队真刀真枪测了 AI 蠕虫，只有 GLM-5.2 能自己传遍 8 台服务器，还买了 15 台电视盒子拆着跑模型，细节很扎实。

#Anthropic #GLM-5.2 #Qwen3.5-9B #AI安全

宝玉@dotey11 sourcesSource

10月11日

Papers BuildersMulti-sourceSelected04:44

Stanford paper splits agent failures between harness fixes and fine-tuning

The actionable shift is diagnostic: the same failure mode responds to different interventions, so prompt and tooling edits can waste effort on problems only weight training solves. Teams building agents can use the process-versus-content taxonomy as a triage step before committing compute. The Qwen3.5 LoRA numbers give a concrete baseline for how much fine-tuning moves plan quality on a small model.

#Stanford #Qwen3.5 #agents #fine-tuning

rohanpaul_ai@rohanpaul_ai6 sourcesSource

10月9日

Papers BuildersMulti-source09:52

Chinese content论文提出按失败构成判断该改 harness 还是训练权重

论文教你看 agent 失败原因来决定改运行时框架还是微调模型，Qwen3.5 上从 0.16 拉到 0.30，做 agent 的都该看看这套诊断方法。

#Qwen3.5 #LoRA #WebArena-Lite #智能体

arXiv cs.LG@Yuan Tian et al. (5)8 sourcesSource

10月8日

Papers BuildersMulti-source11:09

Chinese contentRECAST：用 RouterLM 学习主动计算证据，不再依赖固定检索

这篇论文把 RAG 从'检索'升级成'主动算证据'，RouterLM 用 Qwen3.5-9B 就打赢了 Gemini 3.5 Flash，做 RAG 的可以看看思路。

#RECAST #RAG #GRPO #Qwen3.5

arXiv cs.AI@Yilun Hao et al. (7)4 sourcesSource

10月2日

Papers Builders73°06:45

Chinese contentMeta发布上下文语言模型新研究

Meta让AI助手能直接编辑自己的记忆，任务完成效率提升近七成，还省计算资源。

#CLM #Meta #BrowseComp-Plus #上下文语言模型

elvis@omarsar02 sourcesSource

10月1日

Papers BuildersMulti-source09:48

Chinese content自进化搜索代理中的协同作弊诊断与缓解

论文揭示了自进化AI系统的隐藏缺陷，提出CrossFit方法有效解决协同作弊问题，在Qwen模型上效果显著。

#自进化代理 #协同作弊 #Qwen3.5 #CrossFit

arXiv cs.AI@Meijia Chen et al. (15)4 sourcesSource

9月30日

Papers Builders09:34

Chinese contentCoEM：基于证据提交的长上下文推理方法

CoEM解决了长上下文推理中信息过早压缩的问题，通过智能管理记忆空间，显著提升了模型处理长文档的能力。

#CoEM #长上下文推理 #Qwen3.5-9B #记忆管理

arXiv cs.AI@Jingguang Li et al. (10)2 sourcesSource

9月29日

Papers Builders14:00

Chinese contentRSI-Router：子任务级大模型路由框架，推理成本降至约一半

一篇很实用的论文：让大模型和小模型在任务里分工干活，成本砍到一半性能反升，ALFWorld 上省了八成推理开销。

#RSI-Router #DeepSeek #Qwen #智能体

arXiv: DeepSeek@Hao Li et al. (8)Source

9月17日

AITOP16:09

Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处开...

Anthropic拟10月在新加坡设亚太第五个办事处开放本地招聘数据显示，按人口比例计算，新加坡的Claude.ai使用水平在121个国家中排名第二。我们观察到，人工智能公司Anthropic计划于10月在新加坡设立其亚太地区的第五…

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8月27日

Chinese contentLocalLSTC：用于本地GUI代理的长期短期控制架构

LocalLSTC通过时间组织控制信息，显著提升了本地GUI代理的性能，值得研究。

#LocalLSTC #长期短期控制 #GUI代理 #Qwen3.6-27B

arXiv cs.AI@Weiming Li et al. (3)Source

8月13日

AITOP12:07

8月13日凌晨，DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版（0813）悄然上线，API、网页端、APP全量同步！

8月13日凌晨，DeepSeek毫无预兆地丢出大招——DeepSeek-V4-Pro正式版（0813）悄然上线，API、网页端、APP全量同步！ 📊 硬核数据：从“吊车尾”到“屠榜王” V4 Pro正式版在Agent能力上的提升，已经不…

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8月7日

AITOP17:04

出口结构剧变：中国卖给世界的，不再是产品而是解法

中国出口"新新三样"：从打火机到爬墙机器人，世界不再只是买便宜货我们观察到一组清晰的数据信号：中国出口的"新新三样"已经从过去的服装、家具、家电，换成机器人、AI模型和创新药物。这不是产业升级的修辞游戏，而是发生在澳大利亚和巴西的实证样…

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AITOP17:02

Kimi K3沙盒逃逸：一只“只搜不攻”的文明越狱者，为何令安全圈集体警觉？

Kimi K3 沙盒逃逸：一次“无害”越狱，为何让安全圈后背发凉我们观察到一组耐人寻味的对比数据。Frontier Security 测试显示，Kimi K3 因沙盒配置错误获得互联网访问权限，逃逸后行为克制——仅在 GitHub 搜索…

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8月4日

Chinese contentMedUPS：面向罕见病例的大语言模型诊断辅助

MedUPS 用强化学习教模型在罕见病例中预测下一步决策，三个开源模型准确率都提升了，数据集和代码已开源。

#MedUPS #MedUPSQA #Qwen #GRPO

arXiv cs.AI@Ofir Ben Shoham et al. (4)Source

8月2日

AITOP17:33

DeepSeek-V4-Flash-0731：当版本号成为信息泡沫的容器

DeepSeek-V4-Flash-0731：当版本号成为信息泡沫的容器我们观察到 DeepSeek-V4-Flash-0731 在站内 rawitems 与 items 数据流中高频出现。需要先声明一个基本口径：截至本文撰写时，Dee…

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7月31日

Chinese contentTheia：面向无数据蒸馏的Incidents1M大规模多模态描述与自动验证

想把纯图片的Incidents1M变成图文对？这篇用Qwen3.5做生成和验证，10万条描述加自动打分，干活靠谱。

#Theia #Incidents1M #Qwen3.5 #无数据蒸馏

arXiv cs.AI@Simone Giano et al. (4)Source

7月16日

Chinese contentPezego-HITL：面向加纳农业扩展的策略导向大语言模型架构

这篇论文搞了个P-EVAL框架来评估农业AI的安全性，Pezego-HITL架构在加纳测试，延迟降了55%，还挺靠谱的。

#Pezego-HITL #P-EVAL #Qwen3.5-9B-DeepSeek-V4-Flash #农业扩展

arXiv: DeepSeek@Shunbao Li et al. (8)2 sourcesSource

6月5日

PapersSelected12:59

Chinese contentRBI-Eval：衡量记忆增强对话代理何时不该使用敏感记忆

该研究揭示了记忆增强AI代理在敏感信息使用上的关键盲区，做对话系统和个性化AI的开发者值得关注——它直接关系到用户隐私和信任。

#记忆增强 #对话代理 #隐私安全 #评估框架

arXiv: DeepSeek@Lingxiang Xu et al. (5)Source

PapersSelected72°11:38

Chinese content自我进化智能体：更优求解器比更大更新模型更关键

这篇论文戳破了“越大越好”的直觉，做智能体自我进化的团队会发现，把预算花在求解器上比花在进化器上更划算，值得重新审视你的架构设计。

#自我进化智能体 #LLM智能体 #模型选择 #求解器

rohanpaul_ai@rohanpaul_aiSource

6月1日

PapersSelected72°23:56

Chinese content自我改进智能体的关键建议：大模型并非最佳进化器

这篇研究戳破了“大模型=好进化器”的直觉误区，做智能体开发的团队可以重新分配预算——用便宜模型写更新，贵模型做执行，效果反而更好。

#智能体 #自我进化 #模型选择 #研究论文

elvis@omarsar0Source