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Per Kristian Lehre 等提出分阶段管线，让智能体提出黑盒优化算法，用 Lean 证明期望运行时界并过滤缺陷设计。智能体给出的算法在 CycleUncover 问题达 O(n²)，而经典 (1+1) EA 需 e^Ω(n)；在 8 个问题类上，15 次运行中 12 次用前沿模型完成机器验证的运行时证明，消融显示去掉分阶段会导致照抄基线或证明不完整。
推荐理由：论文展示了分阶段管线让智能体在 Lean 中机器验证算法运行时证明，为无实证评估的开放式算法发现提供了可检验的替代路径。
Jun Gao 等人在 arXiv 论文 arXiv:2610.35616 中提出分层技能演化方法 HSE，从编码轨迹中逐层提炼跨仓库可迁移的程序性技能，整个过程保持底层编码模型冻结。该方法在 SWE-bench Verified 和 DeepSWE 上评测，仅用 SWE-Gym 演化出的 10 个技能，在 GLM-5.2（Pi 和 Claude Code harness）以及 GPT-5.5、Opus 4.8（Pi）的所有评测设置下均提升编码表现，并可通过学到的 evaluator 无需验证反馈进一步从目标基准轨迹演化技能获得额外增益。
推荐理由：论文提出从成功与失败轨迹中分层提炼可迁移技能的方法，并给出跨基准、跨模型、跨 harness 的验证结果。
论文提出在冻结的 VLM 外部搜索推理程序，借鉴 AlphaEvolve 的自主进化思路，由 LLM judge 依据训练题失败案例迭代改进代码。在 3 个 VLM 和 4 个科学图表基准上，描述性问题的精确匹配准确率平均从 16.6% 提升到 41.3%，单次最大提升 55.2 个百分点，进化后的程序还比基线快 3.8 倍。
推荐理由：论文说明相当一部分 VLM 图表问答错误来自推理管线而非模型本身，不改权重、只进化推理程序即可大幅提分。
论文提出 HarnessPro，一种无标注方法，通过 LLM 生成的测试评估候选框架，并用 Pareto 优化同时提升任务性能、降低执行成本。在 Terminal-Bench 2、SWE-Bench Pro 和 ProgramBench 上，用 GPT-5.5 加 Codex 时 heavy 模式相对 RHO 平均 pass-rate 提升 2.0 个百分点、单任务成本降低 26.1%，用 GLM-5.2 加 Claude Code 结果一致，并输出 lite、medium、heavy 三档框架供不同部署预算选用。
推荐理由：论文用无标注测试加 Pareto 选择同时优化 Agent 框架的性能与成本，给出与 RHO 的对照数据，方法可迁移到类似的框架自改进场景。
研究团队提出 DiscoveryRSI 框架，通过多智能体进化搜索构建假设树，用假设信用优化、harness replay 和 rediscovery 三种机制递归学习，并配套发布 DFM-Bench 评测假设质量与累计研究进展。四个生命科学领域中，两轮自改进后假设质量从基线 4.86 升至 5.39，可证伪性和数据可解性提升最大；专家评审中 DiscoveryRSI-27B 在假设重要性与论断合理性上高于 GPT-6 Luna，与模型截止日期后发表研究的对应率为 6.3%，高于 GPT-6 的 2.5% 和 Claude Opus 5 的 2.3%。
推荐理由：论文给出假设树自改进框架和假设质量的量化指标，可看到自动评测与专家评审两层验证结果。
论文提出 AgentEvolver，一个在基础模型保持固定的情况下，通过任务执行发展可复用能力的系统，八类实体经统一版本化生命周期接受修订。团队报告在 SWE-bench Pro Public 上取得 82.08% 解决率，超过其报告的无进化基线；六个应用案例显示能力保留到后续网站、游戏和研究任务，同时也记录了未完成目标和不成功策略。
推荐理由：论文在固定基础模型的前提下把任务经验转为可复用组件，并如实记录未完成目标，便于读者评估自我进化系统的真实边界。