按兴趣浏览，循来源深入。
Wenjie Lou 等人发布 Sage-A1.5 技术报告，这是一个基于 A1 的 35B Mixture-of-Experts 智能体模型，通过自适应能力组合推进长程问题求解。报告提出三项改进：通过任务委派与子智能体隔离上下文并行协作的智能体编排，包含进度检查、证据验证与反思式策略修订的智能体验证，以及超越回答预设问题的开放科学探索能力；模型 checkpoints 已开放。
推荐理由：报告说明了子智能体并行协作、验证与开放科学探索三项改进的设计，适合关注长程智能体任务执行方法的读者。
arXiv 论文 arXiv:2610.23845 提出 SEER-Repro 基准，收录 20 篇基于美国 SEER 癌症数据库的已发表论文及其复现所需数据资源。作者构建的 AI 智能体成功复现 2,190 条原子论断中的 77.4%，并通过智能体分析管线识别分析选择、提出替代方案后重跑分析，在 9.5% 的完全复现发现中标记出可能有实质影响的分析选择，交由专家复核。
推荐理由：论文给出了基于 SEER 的复现基准和 77.4% 原子论断复现率等具体数据，可用于评估 LLM 智能体做科学复现的现阶段水平。
论文 arXiv:2610.23826 提出自建实验室（SBL），给定高层次科学目标即可自主设计、配置并运行实验室设置，补建实验布局、数字孪生、机器人技能和实验流程。系统已在不同机器人和 setups 上演示，从单一工作站扩展到多机器人协作实验室，并通过真实世界量子点合成实验完成端到端验证。
推荐理由：论文提出自建实验室概念，把人类角色从配置自动化设备转为只给科学目标，实验灵活性问题有了新解法。
论文提出 LM2LM，用强化学习训练大语言模型生成语言模型改进提案，并以研究世界模型（RWM，一个冻结 LLM）从真实实验记录预测提案收益作为奖励，定期执行高排名提案以更新上下文保持反馈可靠。在八个自回归与扩散 LM 开发环境中，Qwen3.8-27B 经 LM2LM 训练后在留出任务上超越获得 300 条真实实验记录的 GPT-6-sol，数据生成成本降低 33%，并能泛化到训练未见的模型家族。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.23344v1
推荐理由：论文用研究世界模型替代真实训练反馈来训练改进提案模型，并给出跨八个环境与 GPT-6-sol 的对比数据，方法可参考。
arXiv 论文《Scaling Discovery Requires Forgetting》提出，LLM 智能体自动科研的三种扩展策略（单智能体长迭代、并行、并行通信）都会因历史累积而停滞，智能体被自身过往尝试锚定，编辑越来越少且越来越小。论文的方法是周期性丢弃搜索状态（包括各智能体会话与候选历史），从当前最优候选重启搜索。在启发式编程、kernel 优化和模型训练四类任务上，相比并行智能体最高提升 15%，相比单智能体最高提升 39%。论文链接：https://arxiv.org/abs/2610.20563v1
推荐理由：论文指出 LLM 智能体自动科研随历史累积而停滞，提出定期丢弃搜索状态重启，在四类任务上给出量化对比。
Zijun Wang 等人在 arXiv 发表论文，研究语言模型作为 Research World Models（RWM）预测候选实验干预的结果。评测基于九个研究环境、2600 多条实验记录，涵盖预训练、后训练和推理，超过 171,000 H100 GPU小时；真实实验经验使 RWM 对同环境未见干预的预测提升 Spearman +0.27，OLMo3、Marin、Nanochait 预训练经验可将 Qwen3 环境的选择遗憾降低 78%，多轮 Autoresearch 固定预算下环境内与跨环境知识分别提升最佳收益 15.8% 和 11.6%；13 个模型的消融显示加入研究知识比换模型或增加推理力度更能改善干预排序。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.12235v1
推荐理由：论文用九个环境、超过17万H100 GPU小时的实验记录检验语言模型预测研究实验结果的能力，并给出跨环境复用收益的量化结果。
Xing Zhang 在 arXiv 发布论文（arXiv:2610.11464），提出把 verifier 作为进化对象，用小型确定性 drawback 检测器组合、出生门控和十项锚定参照集加共识来选择，而非以 agent 分数为准。MBPP+ 上比手写种子组合提升 +0.21 held-out agreement；实验发现移除锚定守护会退化为永远通过的空 grader，但下游任务分数不变，说明任务分数无法认证自进化 verifier；其 Double Ratchet 方案在代码生成、text-to-SQL 和报告生成上保留 88-110% 的基准提升。论文已被 NeurIPS 2026 Workshop 收录。
推荐理由：论文用锚定参照集与共识验证协同进化的 verifier，并指出仅靠下游任务分数无法证明其可靠，方法可迁移到自我改进 agent 的评测设计。
论文提出 Bolzano，一个使用并行 prover 智能体加 verifier 智能体并维护人类可读研究状态的开源多智能体系统。专家选定问题的早期人工使用产出8个经领域专家核验证明的结果；随后在从四组论文提取的约3800个开放问题上无问题特定人工引导运行，解出约200个。在 STOC 2026 论文的实验中，系统回答了论文中提出的四个问题，经论文作者确认。论文被 NeurIPS 2026 第六届 MATH-AI workshop 接收。
推荐理由：论文给出了多智能体证明搜索系统在约3800个开放问题上的无人工引导实测结果，可了解其解题规模和验证方式。
论文提出 SIGMA，一种仅需 Model Spec 即可让模型自我改进安全对齐的数据生成与训练流程，通过 spec 引导任务合成和基于 rubric 的强化学习完成。尽管只在单轮对话数据上训练，SIGMA 在多轮智能体环境中将 AgentHarm 有害性从 22.6 降至 14.8，Agentic Misalignment 从 79.1 降至 3.8，优于 Deliberative Alignment 和 Constitutional AI 基线，且保留通用能力。
推荐理由：原文给出了仅凭 Model Spec 进行对齐自我改进的流程和 AgentHarm、Agentic Misalignment 前后数字，可与外部监督方法的局限对照阅读。