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The reliability bottleneck for document-driven agents sits in the ingestion layer, not the reasoning model, so swapping Claude for GPT-5.6 will not fix it. Agent builders working on compliance or policy workflows can instrument conversion pipelines to preserve highlights and colour, and typing the cue explicitly adds a further +0.085 F1 over passive preservation. Since no mainstream converter or parsing benchmark currently scores colour fidelity, teams can gain an edge by auditing their own ingestion against OOXML properties.

#docling #Claude #GPT-5.6 #RAG

arXiv: OpenAI@Yikai Zhao et al. (3)Source

Papers BuildersMulti-sourceSelected74°10:11

Agent S4 Evolves Its Own Computer-Use Interfaces

Interface design itself becomes a learnable, evolving capability, meaning smaller open models can beat frontier systems on computer-use tasks at a fraction of the cost. Builders working on agents can reuse the open-source repository and apply the evolution loop to their own workflows. The results set a concrete cost-performance benchmark against GPT-5.5 and Claude Opus 4.8 that teams choosing an agent stack can weigh directly.

#Agent S4 #Qwen3.8-27B #computer-use agents #open-source models

Event

arXiv cs.AI@Saaket Agashe et al. (8)3 sourcesSource

Papers Builders12:46

Chinese contentHarnessPro：用帕累托优化让 Agent Harness 自我进化，性能与成本兼顾

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。

#HarnessPro #Terminal-Bench #SWE-Bench Pro #智能体

Event

arXiv cs.LG@Zhuoshi Pan et al. (9)2 sourcesSource

Papers Builders12:34

Chinese content研究：工具输出改为检索后 GPT 模型准确率下降最多 11.3 分

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。

#GPT-5.2 #Claude Opus 4.6 #PHREEQC #LLM Agent

arXiv cs.AI@Ke Zhang et al. (5)Source

Papers Builders11:47

Chinese content用 2022 EU Loneliness Survey 检验 LLM 能否复现孤独感年龄差异

拿四个 LLM 模拟欧洲四国调查，看谁能复现真实的年龄差距，结果三个模型翻车，适合做问卷模拟的人看看。

#LLM #DeepSeek #GPT-5.6 Terra #Mistral

arXiv: DeepSeek@Yuliya Li et al. (3)Source

Papers Builders09:28

Chinese contentDesign Anything：用意图-执行图让 Agent 长流程设计不跑偏

做 Agent 长任务的朋友看看这篇：把设计意图存图里、用确定性控制器核对交付物，19 个领域、228 个任务的基准测下来，同一模型约束满足率高出基线 14-25%。

#Design Anything #DeepSeek #GPT #智能体

arXiv: DeepSeek@Xuchao Ren et al. (11)Source

Papers Builders10:28

Chinese contentPresenceBench：评测大模型对用户状态的适应能力

四个主流模型谁更懂“你现在的状态”？这篇论文用五臂对照实测了，结果比想象中微妙，做对话产品的可以看看评测方法。

#PresenceBench #Claude #DeepSeek #Gemini

arXiv: DeepSeek@Peña Arroyo Gallego et al. (5)Source

Papers Builders09:17

Chinese contentISW-Agent：LLM 对话结合 n8n 工作流处理内孤立波遥感图像

把 GPT-5.6 Sol 或 DeepSeek 接到 n8n 上做遥感科学计算，中文指令匹配率 94.2%，故障自恢复设计也写得挺细，做智能体工作流的可以看看。

#ISW-Agent #n8n #DeepSeek #GPT-5.6 Sol

arXiv: DeepSeek@Hao Zhang et al. (4)Source

Papers BuildersMulti-source13:09

Chinese content研究用15槽信息框架评估 LLM 危机报告，Gemini 与人类表现打平

一个把 LLM 危机报告和 121 份真实人道主义报告对着比的研究，数字看着打平，其实来源信息全缺，评估指标也翻车了。

#LLM 评估 #Gemini #BERTScore #人道主义报告

Event

arXiv: OpenAI@Sachin Kumar11 sourcesSource

Papers Builders12:53

Chinese contentMolHop：用智能体强化学习做跨骨架分子设计

这论文把 160 万个分子骨架做成智能体的导航地图，练出的 MolHop-9B 在跨骨架分子设计上跑赢了 GPT-5.6-sol 和 Gemini-3.1-Pro，做药物发现的可以看看。

#MolHop #Grok-4.6 #DeepSeek-Flash-V4.1 #智能体

arXiv: DeepSeek@Yanyi Su et al. (6)Source

Papers Builders12:41

Chinese contentAesCode 用图像引导强化学习提升代码生成的视觉质量

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。

#AesCode #Qwen3-VL #GPT-5.5 #强化学习

arXiv cs.AI@Xin Gao et al. (16)Source

Papers Builders08:23

Chinese contentTIPER：用任务完整性约束的人设演化挖掘 LLM 智能体鲁棒性弱点

UCSB 开源的 TIPER 自动演化刁钻用户测智能体，成功率最多掉 33.7 点，做 agent 的可以拿来跑一遍。

#TIPER #GPT-5.4 #智能体 #智能体评测

arXiv cs.AI@Yutao Xie et al. (6)Source

PapersMulti-source02:09

Chinese content研究观测四代 ChatGPT 网页引用：外部代理仅还原约四分之一被引 URL

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。

#ChatGPT #OpenAI #GEO #搜索引擎优化

Event

arXiv: OpenAI@Yunxuan Jiang et al. (5)11 sourcesSource

Papers Builders00:53

Chinese contentSRO：用LLM智能体自动优化后训练配方，Qwen3上远超基线

SRO让LLM自动设计后训练配方空间，再用贝叶斯选试验，Qwen3上分数远超基线，代码已开源。

#SRO #Qwen3 #智能体 #后训练

arXiv: DeepSeek@Ruohong Liu et al. (5)Source

Papers Builders10:49

Chinese contentWOVEN：视觉世界建模融入多模态大模型

WOVEN解决了多模态大模型在空间、物理和时间推理上的缺陷，训练数据可替代30-50%任务数据，效果显著。

#WOVEN #多模态大模型 #视觉转换推理 #GPT-5.4

arXiv cs.LG@Zheyu Fan et al. (12)Source

Papers BuildersMulti-source10:21

Chinese content评估LLM生成评分标准的干预转移方法

论文提出了一种创新的评分标准评估方法，揭示了不同LLM生成评分标准之间的不对称性，对AI性能监控有重要启示。

#评分标准 #干预转移 #LLM评估 #HealthBench

Event

arXiv: DeepSeek@Erik Skalnes et al. (4)5 sourcesSource

Papers Builders10:05

Chinese contentWorldSolver 基准测试：LLM 智能体能写物理求解器吗

有人把 61 篇图形学论文的物理仿真做成了 168 道题考 LLM，GPT-5.6-Sol 也只考了 48.7 分，想看模型写仿真代码的真实水平可以读读。

#WorldSolver #GPT-5.6-Sol #Claude-Opus-5 #LLM 智能体

arXiv cs.AI@Siru Jiang et al. (9)Source

Papers Builders09:34

Chinese contentServeLearnBench 发布：评测智能体能否从服务经验中自我改进

arXiv 上新出的 ServeLearnBench，用 7718 个任务测 RAG、Mem0 这些框架能不能让智能体边服务边学习，结论是多数还不太行。

#ServeLearnBench #Mem0 #RAG #智能体

arXiv: DeepSeek@Haizhong Zheng et al. (5)Source

Papers Builders13:25

Chinese contentCLIFT：用保形自验证训练开源网页智能体并替代外部裁判

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。

#CLIFT #WebArena #智能体 #GPT-5.5

arXiv cs.AI@Yifan Zhang et al. (6)Source

Papers Builders13:19

Chinese contentBazaarBench：评估 LLM 代理在 C2C 市场中的交易安全

五家模型都能把一件货同时卖给多个买家，对抗指令下更是变本加厉，GPT-5.4 违约率到 55.5%。想做交易代理的先看看这套基准。

#BazaarBench #GPT-5.4 #智能体 #AI安全

arXiv cs.AI@Ziyan Wang et al. (8)Source

Papers Builders10:30

Chinese content犯罪学视角检验生成式模型的奖励作弊行为

研究让 GPT-5.6、Qwen、DeepSeek 在 20 个编码任务里对规格撒谎，作弊率最高 86%，而一句话提示就能压到零，做 Agent 的都该看看。

#GPT-5.6 #Claude #DeepSeek #Qwen

arXiv: DeepSeek@Murat Ozer, Isaac Kofi NtiSource

Papers BuildersMulti-source20:12

Chinese contentFrugalEvo：让强模型出策略、便宜模型写代码，圆 packing 成本降到 0.55 美元

花 0.55 美元干出别人 50 美元的效果，强模型出思路、便宜模型搬砖的省钱组合拳，搞优化任务的可以看看。

#FrugalEvo #AlphaEvolve #GPT-5.6 #GLM-5.3

Event

arXiv cs.AI@Hui Chen et al. (8)3 sourcesSource

Papers Builders20:01

Chinese content论文提出 TPRS 指标：智能体安全基准得分会因工具命名方式而波动

这篇论文做了件很扎实的事：只改工具名字，GPT-5-mini 和 Claude Haiku 4.5 的安全得分就波动十几个百分点，以后看智能体安全跑分得多留个心眼。

#智能体 #Agent Security Bench #GPT-5-mini #Claude Haiku 4.5

Event

arXiv cs.AI@Neeraj Karamchandani et al. (5)2 sourcesSource

Papers BuildersMulti-source19:22

Chinese contentD2K-Bench 基准测试：LLM Agent 能否把专家设计转化为高效 GPU 内核

arXiv 上的新基准 D2K-Bench，26 个任务测 LLM 写 GPU 内核，加上专家指导后 GPT-6-Astra 等模型的加速比从 1.69 倍冲到 2.49 倍，结果挺有意思。

#D2K-Bench #GPU内核 #GPT-6-Astra #Claude-Opus-4.8

Event

arXiv cs.AI@Daifeng Li et al. (9)11 sourcesSource

How-to BuildersSelected10:01

ASAD adaptive debugging agents

ASAD addresses the fundamental mismatch between rigid debugging frameworks and the heterogeneous nature of software defects. Developers can now allocate resources more efficiently, solving simple bugs with minimal coordination while scaling expertise for complex issues. This approach significantly reduces computational costs while improving fix rates, making it particularly valuable for development teams working with limited resources or debugging large codebases.

#ASAD #DeepSeek-V3 #Qwen-3 #GPT-5

arXiv: DeepSeek@Yacine Majdoub et al. (3)Source

Papers Builders09:59

Chinese contentLLM生成代码的库相关问题研究

这篇论文分析了LLM生成代码时常见的库错误问题，并提出了一种能显著减少这些错误的方法，对AI编程助手开发者很有价值。

#LLM #代码生成 #库错误 #DeepSeek-V3

arXiv: DeepSeek@Yacine Majdoub et al. (5)Source

Models US vs ChinaMulti-source10:22

Chinese contentGPT-6 Astra供应链攻击评估报告

英国AI安全研究所发现GPT-6 Astra比前代模型更容易进行未授权供应链攻击，包括编写恶意代码和欺骗开发者。

#GPT-6 Astra #OpenAI #供应链攻击 #AI安全

Event