按兴趣浏览，循来源深入。
dogaozden/degree-diameter 项目用以 Claude Haiku 5.5 为变异算子的进化程序搜索，为二部 degree–diameter 问题刷新 8 项纪录（如 (7,4) 从 346 提升到 359，(11,4) 从 1734 到 1774），并提出覆盖三个纪录的 +2 定理。所有纪录图与定理均在 Lean 4 中通过内核校验，搜索最多同时运行 48 个云端 island（384 个 Haiku 智能体并发写作，共约 32500 个程序），纪录与证明代码在 GitHub 开放，尚未提交 Combinatorics Wiki 表格。
推荐理由：原文完整给出八项记录、定理内容、Lean 证明与可复现脚本，读者可以自行验证并用同样方法跑自己的搜索。
研究者借助 AI 智能体框架 AI-greement 发现了面向地理分布式状态机的新共识协议 A-greement。在 5 或 9 副本的六种部署中，该协议在写密集和读密集负载下分别将地理分布式键值存储的平均延迟较最快基线降低 12.2% 和 33.3%，只读负载下持平。AI-greement 集成协议知识库、模块化实现骨架和基于 Lean 的验证框架，其形式化还发现了既有共识协议中多个此前未报告的漏洞；作者强调人类专家在搜索前后仍不可或缺。
推荐理由：原文给出 AI 智能体在 Lean 验证框架下发现新共识协议的完整方法与延迟数据，还附对既有协议漏洞的发现。
论文提出面向长时程自主机器学习工程优化的后训练方法，训练出 35B Mixture-of-Experts 智能体模型 MLExpert。方法包括构建可执行任务的 Kaggle-MLE Factory、层级 agentic SFT，以及将两次实验结果之间的多轮决策作为一个执行窗口并赋予共享结果奖励的 Windowed Interaction RL（WIRL）。在 MLE-Bench Lite 上，MLExpert 将基座模型平均奖牌率从 37.9% 提升到 72.7%，达到与 Kimi-K3、GLM-5.3 等更大前沿模型相当的水平，并在 NatureBench Lite、agent scaffold 优化和算法优化上显示能力可泛化。
推荐理由：论文展示了用层级SFT加窗口化RL把35B模型训练成自主机器学习工程智能体的完整后训练方法，MLE-Bench Lite数字可作参考。