新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 开源项目 Conjecture-Gym 包含两部分：PolyForge 通过符号前向推导生成图论猜想，仅当 .lean 文件通过 Lean 4 kernel 编译（无 sorry、仅标准公理）时才写入语料，全程无 LLM 参与；下游对小型代码 LLM 做 LoRA SFT 微调，并用真实 Lean pass@k 评分。两阶段仅通过 output/train_corpus.jsonl 文件连接，语料按公式去重、持续累积。
Ornith 团队发布 Ornith-1.5-122B，一个基于 Qwen3.5 与 Gemma4 继续预训练、mid-training 和 post-training 构建的 122B 模型。该模型将自我改进循环从 scaffold 与 rollout 优化扩展到联合优化任务生成、scaffold 构建和解题 rollout，通过强化学习持续生成新训练任务并改进策略，不依赖人工策划的固定任务集。
研究者提出 ReTerm，一种通过学习从自身失败任务中恢复来实现自我改进的终端智能体训练方法，并构建了用于 SFT 冷启动的 ReTerm-10K 数据集和从失败状态分叉生成多次自恢复尝试的在线 RL 算法 ReTerm-GRPO。基于 Qwen3.5-9B 的 ReTerm-9B 在 Terminal-Bench 2.0 上取得 34.8% Pass@1，较基座模型提升 14.6 分，且在多类错误下的恢复率均高于标准 GRPO。代码、数据和模型已开源。
Trace Evolution Bench（TEB）是一个将重新评分与上下文或权重更新分离的评测协议，主榜为代码任务，由封闭工作区的隐藏单元测试评分。在 40 个 held-out 任务上，DeepSeek v4 Pro 在 no_evolve 下仅重评分就变动 7.5、5.0 和 12.5 个百分点；九个受 GEPA、ACE、ExpeL 启发的文本更新单元有七个超出种子自身波动带，GLM 与 MiniMax 未复现该模式。
GitHub 上的 THIRD-EYE 研究原型完成 Sprint 1，支持默认 LoRA 与可配置 NF4/bf16 QLoRA。任务 26946 于 2026-10-09 在单张 A100 MIG 2g.10gb 上 315 秒完成 K=3 候选更新、H=2 标签及保存/回滚/晋升检查，PyTorch 峰值显存 3.950179 GiB。作者强调这只是小数据管道冒烟测试，新 forecaster 的 MSE（1.643511677684728e-05）与常数输出基线相当，未做 held-out 评估，checkpoint 与 adapter 均仅存服务器端。