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#Agent自我改进
10月23日周五
  1. arXiv · cs.AI35

    多方向搜索自动启发式设计：LLM 驱动的 PRS 框架解析

    研究者提出多方向 Perturbation-Rewrite Search（PRS）框架，利用 LLM 自动设计 NP-hard 组合优化问题的启发式算法。PRS 通过扩展、压缩与导向三个方向探索启发式设计空间，并采用带自适应算子控制的广度优先搜索，防止过早收敛。在多类组合优化任务上的实验显示，PRS 能持续发现高质量启发式算法。

  2. GitHub · 灵魂体仓库69

    akashic-aurora 开源面向 AI 智能体的记忆基座与多智能体协调系统

    balanced7 开源了 akashic-aurora，一个为 AI 智能体设计的记忆基座，核心问题是衡量记忆是否真正改善了结果，并构建检索路由机制把已有知识送到使用时刻。项目由多个 AI 智能体共享任务账本、消息总线和经验语料协作完成，内置 7,358 个测试、verified_by 验证门控和七种命名扇出几何；作者公开了检索覆盖率造假被审计纠正的完整记录，并明确承认已上线机制的记忆价值尚未在大规模上得到验证。代码以 Apache License 2.0 发布于 https://github.com/balanced7/akashic-aurora 。

    推荐理由：项目不止堆功能，还公开了检索失败、指标自纠的完整审计链，读者可以借鉴其多智能体协作与可验证记录的做法。

  3. GitHub · 灵魂体仓库59

    tatra-labs 开源 kickmix-arena：AI 智能体量子电路搜搜的开源验证评分场

    tatra-labs 在 GitHub 开源 kickmix-arena，一个无依赖的开源竞技场，供 AI 智能体发现更省代价的可逆量子电路，按 Toffoli 数 × 比特数（T×Q）评分。它补上了 Gu、Kemeny、Yelin 和 Lukin（Harvard、Anthropic、QuEra，2026 年 10 月）论文中未发布的评估器，提供 add32、cmadd8、modinv251 等任务的起始电路与已验证基线，任务文件夹可直接接入 lethe 等智能体框架；验证采用 4096 条位切片轨迹的精确模拟，候选电路在独立进程中重建并由评分器重放，地址为 https://github.com/tatra-labs/kickmix-arena。

    推荐理由：开源了论文缺失的验证与评分环节，依赖免费、可本地复现，适合想自跑智能体搜电路循环的读者。

10月22日周四
  1. GitHub · 灵魂体仓库51

    MEVHOOD 开源 Mevy 链上 MEV 研究智能体，以对照实验约束版本演进

    sproutagentai 开源 MEVHOOD 仓库，其研究智能体 Mevy 对 Robinhood Chain / Uniswap v3 公共报价做块锚定观察，将候选策略与冻结对照在相同数据上配对实验，提出经人工审批的有界策略改动。研究战役持续至 2026 年 10 月 28 日 18:21 UTC，三份自动 OpenAI 报告均返回 NO_CHANGE，合约未部署，livePromotion 保持 DISABLED，仓库明确声明未建立盈利改进与七日正常运行时间。

  2. GitHub · 灵魂体仓库15

    GEAR 开源论文网站：面向 LLM Agent Harness 的通用递归自我改进架构

    GEAR 项目发布论文网站，介绍其用于 LLM Agent Harness 递归自我改进（RSI）的开放通用进化架构。该网站为纯静态站点，无构建依赖，由 GitHub Pages 发布主分支根目录，可用 python3 -m http.server 本地预览。Remotion 动画源文件随主 GEAR 项目维护于 media/gear-loop/src/paper-site/ 目录。

  3. arXiv · cs.CL65

    DeepEvolve 论文提出基于未来事件预测的递归自我改进系统

    Zhipeng Chen 等人在 arXiv 发布 DeepEvolve，一个以未来事件预测为环境的可持续演化智能体系统，通过递归进化引擎把每次预测的推理轨迹转化为能力。在按周更新、以真实世界结果评估的 FutureX 榜单上连续三周排名第一，rating 最高提升 195%；在自建评测中于四个基座 LLM 上进入前三，领先最强基线最多 10.7 Bradley-Terry 分。论文 47 页，标注为进行中的工作。

    推荐理由：论文以未来事件预测这一可持续演化的环境为基础研究递归自我改进，FutureX 榜单连续三周第一是可复核的外部结果。

  4. arXiv · cs.AI36

    GuideEvolve：融合专家引导与 3Ts 机制的自进化智能体框架

    GuideEvolve 是一个结合专家引导与 3Ts 机制（Think Fast and Slow、Throwback、Termination by choice）的自进化智能体框架。在 MGSM 上达到 89.8% 准确率（Gödel Agent 为 90.6%），MMLU 上 89.1%（对手 87.9%），方差降低 25-59%。其进化成功率达 100%（基线 82%），优化迭代次数从 30 次降至约 15 次。

  5. arXiv · cs.AI43

    基于 Behavioral Localization 的工具使用 Agent 软技能稳健适配方法

    一项 arXiv 研究提出 Behavioral Localization 方法，通过对比冻结 Agent 有无文本技能时的行为差异，定位对技能效果贡献最大的轨迹位置，再用这些位置监督训练短软提示。在 SpreadsheetBench 上用冻结的 Qwen3.6-35B-A3B 实验显示，轨迹中前 10% 的位置捕获 96.12% 的正向技能增益；共享提示设置下成功率从全轨迹监督的 30.36% 提升至 36.79%，任务特定设置下达到 57.38%，超过完整文本技能和 OPCD 基线。

  7. arXiv · cs.AI70

    AI 辅助发现新共识协议 A-greement，并构建 Lean 验证的智能体框架 AI-greement

    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。

  8. arXiv · cs.AI37

    RubricOpt：面向偏好优化的语义评分标准自修订框架

    RubricOpt 是一个让策略模型在偏好优化中自修订语义评分标准（rubric）的框架：模型诊断自身无评分标准时的输出，修订未覆盖重复失败的条款，并通过确定性门控校验证据引用与语义锚点。修订后的 rubric 在训练中引导 DPO，评估时移除。在能力与开放式生成基准上，rubric 条件化优于普通 DPO，但收益与回退因模型和数据集而异，修订的增量效果喜忧参半。

  9. GitHub · 灵魂体仓库20

    roshpinacare-sys/execution-fabric：自主任务执行系统仓库

    GitHub 仓库 roshpinacare-sys/execution-fabric 是一套自主任务执行系统：任务经 API 派发，后台常驻 worker 每 5 秒 tick 循环执行真实 LLM 调用（不做模拟），每条结果用 sha256 哈希链式签名入账本。系统提供 POST /api/batches 并行批量派发、计数预算 12/小时，任务类型为 CODE/AUDIT/PLAN，Git 侧内置 leak-scan 泄漏扫描并禁止 force-push，推送到账本的代码需所有者批准。

  10. arXiv · cs.CL43

    ExpEvolve：面向开放式发现的经验结构化与复用方法

    ExpEvolve 提出在 AlphaEvolve 类进化编码智能体中注入“想法级”抽取与控制，从程序中发现解释得分差异的高层因素，并给出其提升样本效率的理论条件。在 11 个开放式数学任务上，ExpEvolve 将最终性能和样本效率最高提升至 5.0x，改进还可迁移到 4 个其他 LLM 及 MLS-Bench 的 6 个机器学习任务。

  11. GitHub · 3D 生成新仓库13

    Fyosamu/thumb-bot 仓库上线

    GitHub 上新开了一个名为 Fyosamu/thumb-bot 的仓库，包含 bot、factory、projects、state、yt_auth 等目录，以及 BUILDLOG.md、puzzles_pool.jsonl、topics_bio.txt、topics_sci.txt 等文件。正文仅为仓库目录结构，未披露具体功能细节。

  12. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现42

    pi2：在 Pi Durable 上实现 Harness² 的自我改进 Agent

    pi2 是基于 Pi Durable 的 Harness² 实现：给它一个任务和工作区，它会执行任务并提议改进 harness，在新的工作区副本上测试每次改动，保留最优结果并记录经验供后续任务使用，不改动模型权重。需 Node.js 22.19 或更新版本，通过 npm 安装运行，用 PI2_MODEL 或 --model 指定模型，状态保存在 ~/.pi2/，不会写回原始工作区。该项目改编自 Google 的 Harness²（Apache-2.0），Pi 依赖包为 MIT 许可，插件和脚本以本地代码运行，pi2 本身不是沙箱。

  13. GitHub · 去对齐工具与仓库64

    piloop 开源：让 coding agent 在 git 仓库上自动做研究

    hiloopai/piloop 在 GitHub 发布，可对任意 git 仓库运行 autoresearch：多个 coding agent 在各自 git worktree 里并行尝试想法，piloop 对每个 commit 运行用户指定的 evaluate 命令评分，只有超过当前最优且具统计置信度的改动才保留。enwik8 示例中，Claude Code agent 经 10 轮 implementer 运行、用时 1.6 小时，将 Wikipedia 前 10 MB 压缩从 zlib 的 3,688,770 字节降至 2,361,893 字节（-36%）。

    推荐理由：piloop 把多个 coding agent 的并行尝试变成按 commit 评分、只保留胜者的自动研究流程，并给出 enwik8 实测压缩数据可作参考。

  14. GitHub · 灵魂体仓库47

    pillumina 开源 ascend-sleuth：昇腾 NPU 训练与推理问题诊断知识库

    pillumina 在 GitHub 开源 ascend-sleuth，一个昇腾 NPU 训练与推理问题的诊断知识库，覆盖中断、精度异常、性能退化三类问题，支持 mindspeed-llm、verl、vllm-ascend、sglang 等框架。项目遵循 Agent Skills 标准，可在 pi、Claude Code、Codex、DSH 等 agent 中运行，通过 /skill:diagnose 按症状路由到已验证 case 并输出结论、依据链、修复方案与可靠度。诊断结束后新知识经待审队列沉淀回库，全仓共 12 个面向使用者的 skill，采用 MIT 许可。

  15. GitHub · 3D 生成新仓库34

    AutoQuant：把量化研究观点转化为可证伪回测的开源研究工作区

    GitHub 新仓库 AutoQuant 是一个把已发表的量化研究观点转化为清晰、可证伪回测的研究工作区，首个研究管线为 Quantocracy Lab。该管线用 Python 从 Quantocracy、Cboe Insights 和 arXiv 收集文章与论文，经 LLM 提示词评估可回测性后转为策略规格，再以隔离进程、超时受控的方式批量回测，各阶段独立且可断点续跑。可复用资产包括 Python 管线、LLM 提示词、策略规格模板和示例策略，数据源、价格缓存与生成报告均不进入 Git。

10月21日周三
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库46

    akaalias/k4：用 Claude Code 自主研究循环攻克 Kryptos K4 密文

    一个基于 Claude Code 的自主研究循环正在尝试破解 CIA 总部 Kryptos 雕塑未解的第四段密文 K4，每次实验预先登记假设、在冻结 harness 上运行并保留完整记录。截至 2026-10-18 已完成 12 个密码族 198 次实验、16 次 pivot，尚未破解；成功标准是可复现程序将 97 字母密文还原为含 EASTNORTHEAST 与 BERLINCLOCK 的英文并可正向再加密。

  2. arXiv · cs.AI47

    用 LLM 进化搜索优化生成式检索的语义索引

    一项研究提出用 LLM 驱动的进化程序搜索来改进生成式检索（GR）中的语义标识符设计，据称是该方法首次应用于 GR。框架使用本地部署的开源 31B 模型变异可执行组件，并以 1M 参数代理解码器替代反复训练 1B 目标生成器提供快速反馈，代理与目标 Recall@100 的 Spearman ρ 达 0.90。在 NQ320K 上，联合进化 SID 构建与碰撞处理将 Recall@1 从 55.8% 提升至 59.3%，Recall@100 从 85.8% 提升至 90.6%。

  3. arXiv · cs.AI62

    Agent S4 论文提出演化式智能体界面，在 OSWorld V2 达 21.3% 开源 SOTA

    论文提出 Agent S4，一种自主计算机使用智能体，从任务经验中构建可演化的智能体界面：元智能体在无成功标签的合成任务轨迹上构建并修订界面与用法知识仓库，再通过基于种群的进化按未见验证任务的表现筛选。在 OSWorld V2 上，Agent S4 搭配 Qwen3.8-27B 与演化界面仓库取得 21.3% binary score，为固定界面同模型的 3.8 倍，高于 GPT-5.5（13.0%）和 Claude Opus 4.8（20.6%），成本约为后两者的 4.3% 和 1.5%；在 ScienceBoard 上同模型成功率从 41.4% 提升至 58.6%。代码已开源。

    推荐理由：论文提出让智能体自主演化操作界面，用无标签轨迹和种群进化构建接口库，并给出 OSWorld V2 与成本对比数据。

  4. arXiv · cs.CL55

    七开源 RL 训练框架纳入论文追踪：1598 篇方法论文中仅 37 篇被纳入

    论文追踪七个开源 RL 后训练框架的提交历史，并关联 2025 年 1 月至 2026 年 6 月的 6939 篇 arXiv 论文。在 1598 篇提出通用 RL 训练方法的论文中，只有 37 篇被至少一个框架纳入；每季度队列在 180 天内纳入数量稳定在 5 到 7 篇，而队列规模从 72 篇增至 386 篇。被纳入的论文更常训练 30B 及以上参数的策略（41% 对 10%），更常修改现有损失中的系数、clip、mask 或权重（29% 对 9%）；两个差距在剔除框架维护公司自身论文后依然成立，而代码开源比例在两组中相同。超过九成未被纳入的方法在框架 issues 中没有任何提及或引用。数据以追踪器形式发布，链接训练失败与框架实现并列出各框架贡献规则。

    推荐理由：论文用提交历史量化了 RL 论文进入开源训练框架的真实比例，数据可帮助读者评估方法复现和框架选型的落差。

  5. arXiv · cs.CL51

    OO-Harness 论文提出用面向对象设计演化 Agent Harness

    Gaotang Li 等人在 arXiv 论文 arXiv:2610.28380 中提出 Object-Oriented Harness（OO-Harness），通过面向对象设计演化出可执行的 harness 类层级，训练时由演化 agent 依据执行记录以继承方式生成专用 harness 子类，测试时由 harness router 结合训练积累的路由经验为每个任务选择 harness。在涵盖业务流程、工作区任务和工具使用的三个长程基准上，OO-Harness 取得对比方法中的最佳表现，较基线绝对提升最高 15%，并附有对核心组件的消融研究。

  6. arXiv · cs.CL55

    arXiv论文审计114项递归自我改进研究的产品与流程评估证据

    Zihan Chen发布arXiv论文（arXiv:2610.27610），对2026年10月冻结的114项递归自我改进（RSI）研究全文编码，其中90项自称RSI。结果显示90%报告了产品评估，但仅60%在选择未用任务上评估，仅22%审计两次以上完整循环；26项声称改进流程的研究中只有4项在同一起点和匹配预算下比较前后流程，作者据此提出将每项声明与对应评估设计绑定的报告标准。

    推荐理由：论文用统一编码框架量化了RSI研究的证据缺口，指出可重复性和改进流程验证远弱于产品评估。

  7. GitHub · 灵魂体仓库44

    mini_agent：Python 实现的简化版 Claude Code 开源项目

    开源项目 mini_agent 用 Python 实现了一个简化版 Claude Code，支持 Anthropic、OpenAI、Ollama、NVIDIA NIM 多 Provider 加故障转移与多 Key 轮转，并具备 Skill 机制、并发 Sub-Agent 编排和 MCP 集成。项目还提供权限守卫沙箱、跨 session 长期记忆、自我演化提案、daemon 常驻运行时，以及 HTTP API、Web Demo、微信接入和 Kanban 看板等多种渠道，可在安卓 Termux 环境运行。

  8. arXiv · cs.AI43

    迈向面向 6G 物理层的 Agentic AI：从算法发现到已验证的基带芯片

    研究者提出一种 agentic 工作流，让 LLM coding agent 在商用基带 SoC 上实现算法、优化到 agent 自己编写的向量汇编，并在芯片上验证。该流程在 6G4All 平台上的 AI 发现的 OTFS 检测器组合上展示，产出 12 个可在硅片上周期精确运行的内核，优化版本每帧 18k-405k cycles（30-660 μs）；其中依据芯片实测成本生成的新检测器比移植版少 13.9% cycles 且误码率相当。

  9. GitHub · 灵魂体仓库21

    llm-adaptive-learning：动态环境下大语言模型自适应学习策略（ICML 2025）

    GitHub 开源仓库 llm-adaptive-learning 发布了 ICML 2025 论文 "Adaptive Learning Strategies for Large Language Models in Dynamic Environments" 的实现，使 LLM 能在动态环境中实时调整参数和行为，且无需完整重训即可持续学习、避免灾难性遗忘。该方法在 shifting topics 上将性能从 72.3% 提升至 89.7%（+17.4%），在 temporal changes 场景提升 +19.1%，项目采用 Apache 2.0 许可证开源。

10月20日周二
  1. Reddit · r/LocalLLaMA46

    Ornith-1.5-122B 发布：基于 Qwen 微调的端到端自我改进模型

    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。

  2. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现59

    renard8220 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents，含四级架构与对抗实验

    renard8220 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、自改写源码的 HyperAgent 循环、以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena Loop（含 1v1 和 4-agent 锦标赛）。实验显示固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100% 但在对抗套件降到 62-66%，Arena Loop 稳定在 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03 仅为 Arena（$0.63）的 1/20。

  3. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现52

    ewa396 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents，提出四级递进与对抗共演化机制

    ewa396 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、带结构化反馈的 Feedback Loop、可重写自身源码的 HyperAgent Loop，以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共演化的 Arena Loop（含 1v1 和 4 Agent 锦标赛两种形态）。

  4. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现61

    Daan75002 开源四级自我改进代码智能体框架并附实验对比

    Daan75002 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四级，从 AutoResearch Loop、结构化反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent Loop，到代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心，三级方案在 email validation 原测试得 90-100%，换到对抗测试套件降至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在性能与成本上最划算，每个任务 $0.03 仅为 Arena Loop 的约 1/20。框架支持自定义任务、断点续跑，完整结果见 experiment-results.md。

    同一新闻，精选展示《sakurai25 开源自我改进代码 Agent 框架，划分四级循环并附横向实验结果》

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库57

    Longrun 开源自托管 AI Agent 框架，支持浏览器 UI 与热更新扩展区

    jagones84 发布 Longrun，一个自托管 AI Agent harness，提供浏览器 UI、工具会话、任务图、团队编排、HTTP/SSE API 和 CLI，需 Python 3.10+，支持 Windows 与 Linux x86_64/ARM64。核心设计为 Nucleus 受保护核心与 Matrix 可热编辑区分离，Matrix 文件改动无需重启即生效，可通过 promote_to_nucleus 经测试、开关、checkpoint、提交四道门控晋升进核心；支持 OpenRouter、Ollama、llama.cpp、LM Studio 等本地或托管模型，含会话记忆、代码库索引与跨会话 Knowledge Base，AGPL-3.0 许可，验收测试 223/223 通过。

    推荐理由：README 详述了 Nucleus/Matrix 双区自扩展机制与四道晋升门控，读者可以据此评估这个自托管 Agent 框架的工程设计。

  6. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现70

    imlizhuowei 发布 realgain：检验自我改进 Agent 声称收益是否真实的工具包

    imlizhuowei 在 GitHub 发布 realgain，一个仅依赖 numpy 的轻量工具包，通过读取评估日志逐项分解自我改进 AI 系统保留改动的收益来源，区分任务噪声、运气、对选择任务的过拟合、LLM 评分偏差和 grader 访问，并输出 REAL、SCORE ONLY、LUCK、GRADER ACCESS 等判定。实测示例中 AFlow 公开日志的 30 个接受改动仅 8 个超出任务噪声且因无 held-out 任务不可核查，DGM 在 SWE-bench 的 89 个归档步骤仅 3 个超出噪声；模拟测试中误判 REAL 的比例不超过 2.2%，30 个 held-out 任务仅能发现 8% 的真实增益，100 个可达 71%。

    推荐理由：原文给出真实日志上的判定示例和工具自身的误报率校准数据，读者可以据此检验自我改进系统的收益是否经得起独立核查。

  7. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现55

    GretaHall62 开源 self-improving-agents：四级自我改进代码智能体框架及实验结果

    GretaHall62 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch 循环、带结构化审稿反馈的 Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop、以及代码智能体与测试智能体对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准造成虚假信心，Level 1-3 在邮件验证原始测试上得 90-100% 但在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 稳定在 70%；Feedback Loop 是性价比最优，在 support 任务上与 Arena Loop 得分相近但成本低约 20 倍（$0.03 vs $0.63 每任务）。

    同一新闻，精选展示《self-improving-agents 仓库发布：四级自我改进代码智能体框架与实验对比》

  8. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现58

    jackleone329 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents

    jackleone329 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四级，从最简单的 AutoResearch 循环到带自改写代码与对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准易造成虚假信心，Level 1-3 在 email_validation 原测试上得分 90-100%，但在对抗套件上降至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得分 31.1、成本 $0.03 每任务，约为 Arena Loop 的 1/20。仓库支持断点续跑、自定义任务接入，并提供终端内观看 Snake AI 对局的播放工具。

    同一新闻，精选展示《geraldduong096 开源 self-improving-agents 框架，分四级实现自我改进代码智能体》

  9. arXiv · cs.AI42

    AllPath：面向部署中的自我修订 LLM 交易智能体的分层验证框架

    AllPath 是一个接入真实模拟券商账户的个人 LLM 交易智能体，采用三层验证架构：确定性代码规则引擎执行风险限制和完整性检查、智能体在有迭代上限且无行动工具的前提下夜间自我复盘、人类通过审批界面验证判断。系统先运行两周半的全部自我修订人工把关，再运行五周让反思修订在代码门控下自动生效；期间人类否决了 2 个通过全部代码检查的提案，并删除了智能体自行添加的 19 条规则中的 11 条。

  10. arXiv · cs.AI54

    arXiv 论文提出 PhysRSI-eval：观测性 scaling 定律解析 LLM 作为策略的物理 RSI 能力来源

    一篇 arXiv 技术报告系统研究物理递归自我改进（RSI）的机制、scaling 行为与泛化，提出 PhysRSI-eval，用首次尝试性能、效率、成功率、预算与失败改进五轴指标，在固定交互预算下评测多个 VLM 于 18 个操作任务。分析引出 Physical Barrel 假设，并从公开能力预测相对表现、从早期物理反馈预测后续进展两个角度做观测性 scaling 分析；工作区干预显示移除历史会降低后期成功率，而冻结工作区在未见布局上仍有效，说明场景特定适应与可复用经验可以共存。

    推荐理由：论文用五轴指标量化物理 RSI 并给出观测性 scaling 分析，能帮助读者理解 VLM 智能体自我改进能力的来源边界。

  11. arXiv · cs.CL57

    HarnessPro：递归自改进 Agent 框架并用 Pareto 优化性能与成本

    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。

  12. arXiv · cs.CL54

    WeAct 论文提出动态权重切换作为 Agent 内部动作

    Rui Shi 等发布 arXiv 论文 WeAct，在冻结骨干上训练能力专属 LoRA 适配器，并把适配器选择加入 Agent 动作空间，用原生 tool-calling 接口按需组合能力。在 8 个 deep-research 基准上，Qwen3-32B 加 WeAct 比全量微调平均准确率高 6.2% 且计算更少，比最强静态 LoRA 合并方法高 27.5%，并支持不改动骨干的模块化持续扩展。

    推荐理由：把适配器选择纳入 Agent 动作空间来缓解灾难性遗忘，在 8 个 deep-research 基准上给出了与全量微调的对比数字。

  13. GitHub · 灵魂体仓库30

    ICML 2025 论文配套代码开源：llm-adaptive-learning 实现 LLM 动态环境自适应学习

    GitHub 仓库 llm-adaptive-learning 开源了 ICML 2025 论文 "Adaptive Learning Strategies for Large Language Models in Dynamic Environments" 的实现，让 LLM 在动态环境中实时调整行为且不发生灾难性遗忘。方法包含自适应参数更新、动态记忆管理、环境检测与稳定性机制，在主题漂移场景下性能从 72.3% 提升至 89.7%，时间变化场景从 69.8% 提升至 88.9%。项目采用 Apache 2.0 许可证开源。