推荐理由：斯坦福和CMU搞了个新格式叫Agent-Native Research Artifact，它把代码、失败记录都塞进去后，AI理解能力从72%跃升到93%，复现也涨了7个百分点，比读传统论文好用多了。

推荐理由：做LLM推理优化或长上下文应用的团队值得关注——这项研究用“睡眠”机制解决了模型信息遗忘的痛点，直接提升复杂推理表现，建议点开看看具体实现。

推荐理由：这项研究戳破了AI基准测试的盲区——如果你在评估智能体工具或做AI产品，会发现现有测试可能误导了你的判断，建议点开看看如何修正评估标准。

推荐理由：做深度推理项目的开发者终于有了新思路——不用堆算力，而是给模型“离线整理”时间，准确率直接拉升52%，值得一试。

推荐理由：Self-Play SWE-RL 解决了编码智能体依赖人类标注数据的瓶颈，做 AI 编程助手或智能体训练的团队值得关注——它展示了智能体自我进化的新路径，看完会对训练数据来源有全新认识。