新闻、仓库与研究，按时间排列。
Zachary1850 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级，从 AutoResearch Loop 到带自改写 Agent 的对抗 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在邮件验证原始测试上得 90-100%，在 Arena Loop 对抗测试集上跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在 snake 任务上以 31.1 分胜出且成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 vs $0.63 每任务）。框架支持断点续跑、自定义任务，全部实验可用 python run_all.py 一键复现。
ajaved1205 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环，以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena 循环。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100%，换到 Arena 对抗测试套件后降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最佳，snake 得 31.1 分且每任务成本 $0.03 仅为 Arena（$0.63）的 1/20。
推荐理由：原文给出四个等级的完整实验数据，固定基准与对抗基准的分数落差能说明自改进方案的脆弱点在哪。
作者开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch 循环、反馈循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环、以及对抗共进化 Arena 循环。实验显示固定基准会造成虚假信心，Levels 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100%，在 Arena 对抗套件上降至 62-66%；Feedback Loop 在 snake 上得 31.1 分且成本仅为 Arena 的 1/20（每任务 $0.03 对 $0.63）。仓库支持自定义任务、checkpoint 恢复和 run_all.py 一键跑全部实验。
推荐理由：作者用三组任务横向对比了四个层级的自我改进循环，给出了固定基准得分虚高与成本差距等实测数据。
KevinHill802 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四个等级：AutoResearch 循环、带结构化反馈的审查循环、重写自身源码的 HyperAgent 循环、对抗共进化 Arena 循环（含 1v1 和 4-agent 锦标赛）。实验显示固定基准会产生虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，在 Arena 对抗套件上跌至 62-66%；Feedback Loop 性价比最佳，胜 Snake（31.1 对 29.2）且成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 对 $0.63 每任务）。框架支持自定义任务、断点续跑，并可在终端观看 Snake AI 对局。
sakura3904 在 GitHub 发布 self-improving-agents 框架，把自我改进代码智能体分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、重写自身源码的 HyperAgent Loop、以及对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试得分 90-100%，换到对抗套件跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 则是最佳性价比，snake 得分 31.1 胜过 Arena 的 29.2，成本仅为其 1/20（每任务 $0.03 vs $0.63）。框架支持自定义任务、断点续跑，并附完整实验结果与跨级对比脚本。
christopherrobert2171 在 GitHub 发布 self-improving-agents 开源框架，把自我改进代码 Agent 分为四档：AutoResearch 循环、结构化反馈循环、可重写自身源码的 HyperAgent 循环、以及代码 Agent 与测试 Agent 对抗共进化的 Arena 循环。实验显示固定基准会带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上达 90-100%，换成对抗测试集后降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍更低的成本（$0.03 vs $0.63 每任务）取得与 Arena 相当的性价比。框架支持 checkpoint 恢复、自定义任务和跨级对比分析。
KonstantinosKumar89802 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为 AutoResearch、Feedback、HyperAgent、Arena 四个层级并附完整实验数据。结果显示固定基准会带来虚假信心，Levels 1-3 在 email validation 原测试得 90-100%，换成 Arena 对抗套件掉到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 20 倍更低的成本（每任务 $0.03 对 $0.63）取得相近性能。
JamesSokolov 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，提出从 AutoResearch Loop 到对抗性 Arena Loop 的四级自我改进代码 Agent 架构。实验显示固定基准会制造虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100% 但在对抗套件下降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，snake 得分 31.1 高于 Arena 的 29.2 且成本仅为其 1/20（$0.03 vs $0.63 每任务）。仓库支持 checkpoint/resume、自定义任务接入，并提供 run_all.py 一键跑全部实验与结果分析。
Aparture 是一款开源（MIT 协议）的 arXiv 论文监控工具，研究者用自然语言描述研究方向后，它每日筛选论文、精读强匹配项并生成相互关联的简报，引用均经原文核验。工具在本地运行、使用用户自己的 API keys，并可根据用户反馈调整研究画像。
GitHub 开源项目 UC-BnB-LLM 将 LLM4Branch/OpenEvolve 应用于单节点热机组单元组合（UC）问题的分支搜索，已实现 Phase 0 的 UC evaluator 与 BO 接口、Phase 1 的四类 structured branching DSL 与 SCIP 编译回退，以及 Phase 2 的 30 实例人工规则实验。项目提供公开 UC 数据、OR-LIB 200 台 24 小时实例的默认运行方式，以及大规模检查计划脚本 scale_probe.py（加入 --run 才求解）。是否通过 Gate 1 性能门禁由实验结果判定，不预设结构分支优于 SCIP。
作者发布 self-improving-agents 仓库，将自我改进代码 Agent 分为四级，从 AutoResearch Loop 到带 4 智能体锦标赛的 Arena Loop 对抗协同进化。实验显示 Level 1-3 在 email validation 原始测试上得 90-100%，在对抗套件上跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 以 $0.03/任务的成本取得接近 Arena 的成绩，成本约为其 1/20。框架支持自定义任务、检查点恢复，并可观看 Snake AI 在终端运行。
kdegroot00444 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自我改进代码 Agent 分为四级：AutoResearch Loop、Feedback Loop、HyperAgent Loop（智能体重写自身源码）和 Arena Loop 对抗共同进化。实验显示固定基准产生虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，但在对抗套件上跌至 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最佳，snake 得分 31.1 高于 Arena 的 29.2，成本仅为其约 1/20（每任务 $0.03 对 $0.63）。框架支持 checkpoint/resume 和自定义任务。
foster32986 在 GitHub 开源了自我改进代码 Agent 研究框架，把自我改进分为四级，从 AutoResearch 循环到带种群动态的对抗 Arena 循环，并附 Snake、客服、邮箱校验三个任务的横向实验结果。关键发现包括固定基准会制造虚假信心，Levels 1-3 在邮箱校验原始测试上得 90-100% 但在对抗套件上降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 在 Snake 上以 31.1 分胜出且每任务成本 $0.03，约为 Arena 的 1/20。框架支持 checkpoint 续跑、自定义任务和终端观看 Snake AI 对局，Level 3 的 meta-agent 可重写自身源码并有三阶段崩溃恢复校验。
Gen-Verse 在 Reddit r/LocalLLaMA 发布 DiscoveryRSI-27B，一个 27B 参数的指令微调大语言模型，用于科研构思与循证研究规划，可将研究问题与证据转化为明确的假设、调查方案、备选方案和证伪条件。模型配套公开的 DiscoveryRSI harness、角色提示词、工具注册表与 replay store，支持 GEO 通路分析和治疗靶点优先级排序等生命科学工作流；非医疗设备，生成结果需专家复核。
论文提出 SELM（Self-Evolving Library Management）框架，将 LLM 智能体技能进化建模为库级管理问题，通过维护技能置信度与效用信号，联合管理技能检索、更新与生命周期。SELM 引入效用感知检索、Map-Reduce 定向更新及基于有效性的技能保留/剪枝机制。在四个覆盖多任务与执行环境的 agent benchmark 上，SELM 在多数设置中持续优于对比方法。
Olivial4031 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码 Agent 分为四个层级，从 AutoResearch Loop 到带对抗共演化的 Arena Loop，并附完整实验结果。关键发现包括：固定基准会产生虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，但在对抗测试套件上降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 是最佳性价比方案，在 support 任务上与 Arena Loop 得分相当但成本低 20 倍（$0.03 vs $0.63 每任务）。
PanagiotisMonteiro96527 在 GitHub 开源 self-improving-agents 框架，把自改进代码 Agent 分为四级，从 AutoResearch Loop 到对抗共演化的 Arena Loop。实验显示固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原始测试得 90-100%，换到 Arena Loop 对抗套件降至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 是最佳性价比方案，每任务 $0.03，成本仅为 Arena Loop（$0.63）的 1/20。
alambert996 在 GitHub 开源了自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents，把方案分为四个层级，从 AutoResearch 循环到代码 Agent 与测试 Agent 对抗共演化的 Arena Loop。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%，换到对抗测试套件降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 是性价比最优，胜 Snake（31.1 对 29.2）且每任务成本仅 $0.03 对 $0.63。框架支持自定义任务、断点续跑，可用 run_all.py 一键跑全部实验。
推荐理由：作者用四个层级的同一组任务做了横向实验，给出成本与鲁棒性的具体数据，读者可以直接比照自己该选哪种自我改进回路。
开发者 miketee 开源了 ai_fomonomo 项目，通过 GitHub Actions 定时抓取多个 AI 新闻站的 RSS，调用 Gemini 按新颖性、实际影响、话题多样性去重后选出每日 Top 5。每条新闻生成标题、摘要、Insights 和来源，并自动生成图片卡片发送到邮箱，供发布到 IG @ai_fomonomo。后续计划增加新闻源、用户画像定向和自动上传 Instagram。
int2t05 发布开源项目 auto-trend，用 LLM 每日抓取并分析 GitHub Trending 仓库，自动生成报告发布到 GitHub Pages，并提供 RSS 订阅（/feed.xml）。流水线由 GitHub Actions cron（UTC 00:17）触发，抓取 Trending 后并发获取 README，按 summary、highlights、核心功能、用例、竞品对比、成熟度、trend signal 7 个维度做 JSON 结构化分析再汇总成趋势报告；Fork 后约 5 分钟可部署，需设置 LLM_API_KEY，默认模型 gpt-4.1-mini，兼容 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 或任何 OpenAI 兼容端点，MIT 许可。
Anthropic 发布研究报告，让 Claude Mythos 5 在闭环中自主优化量子电路：模型提出电路设计，由自动评估器验证正确性，并按 qubit 数乘以门数打分。在涵盖化学、优化、量子模拟和数论的八项任务中，结果均超过此前最优已发表设计，部分提升达一个数量级以上。
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。
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 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。
论文提出技能演化中的认知分化方法 CDSE，把统一技能拆为 Meta、Experience、Tool、Script 四个功能组件，从成败轨迹中提取语义梯度并按功能角色做组件级更新与协调调用。对 500 个高分技能包的分析显示 96.8% 包含至少两种功能角色的知识；在六个基准、三个 Agent 模型、两种执行框架共 36 个设置中全部取得最高分，比 Base Agent 平均高 7.6 个百分点，比各设置最强对照方法平均高 2.6 个百分点。论文 22 页，编号 arXiv:2610.23599。
推荐理由：论文用功能分化思路改造 Agent 技能演化，并在 36 个实验设置中给出对比数据，方法对技能库维护有参考价值。
KanokwanCarter 在 GitHub 发布四级自我改进代码 Agent 框架，从 AutoResearch 循环、结构化反馈、自改写源码到 4 个 Agent 的对抗共同进化竞技场。实验显示固定基准造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试得 90-100% 但在对抗套件降到 62-66%，Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 成本仅为 Arena 的 1/20（$0.03 vs $0.63 每任务）。
MonikaIto14 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体分为四层，从 AutoResearch Loop 到对抗共演化的 Arena Loop，并附实验对比。关键结果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%，换到对抗测试套件跌至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最好，snake 得 31.1 分且成本仅为 Arena 的约 1/20（$0.03 对 $0.63 每任务）。仓库支持 checkpoint/resume 和自定义任务，需配置 GEMINI_API_KEY。
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。
开源智能体 Optimist Deep Research 将文献研究作为对显式可变研究状态的迭代证据获取过程：研究问题被拆解为子问题树，检索覆盖 arXiv、OpenAlex、Crossref、PubMed、Semantic Scholar 和网络，经四层去重和引文滚雪球扩展至饱和。文档并行读入结构化证据库，批评者沿八个维度返回研究行动而非二元判定，最终报告逐节生成且每条引用都可溯源。案例研究约三分半钟读完 237 篇检索文档中的 28 篇。
GitHub 开源项目 pimenovdv/SelfLlmAsResearcher 提供一个基于 ReAct 模式的机制可解释性（Mechanistic Interpretability）实验框架，由生成假设并写代码的 LLM 智能体和作为实验对象的目标模型（如 GPT-2、LLaMA）两部分组成。框架支持 attention head 消融、Activation Patching 因果干预分析，以及从权重层面研究越狱和系统提示词绕过等漏洞。运行需在 Docker 容器中隔离执行，可通过 .env 或命令行参数配置 openai 或兼容端点（如 Ollama、vLLM）的 API 密钥。
ornith-ai 发布 Ornith-1.5-122B，一个 122B MoE 模型，将 Ornith-1.0 的自我改进循环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训练任务并改进策略。模型支持 262,144 tokens 上下文（YaRN 缩放后约 1M），可单张 80GB GPU 部署，并提供量化 Mobile 变体。基准中 SWE-bench Verified（non-hack）84.5、TerminalBench 2.1 为 81.2，评测采用防 reward hacking 措施并以 Claude Opus 作为 judge。
推荐理由：模型卡同时给出多基准成绩与防 reward hacking 的评测细节，读者可对照同参数量级模型比较编码与智能体表现。
研究者提出 AutoSFT，一个用于监督微调（SFT）数据自动化研究的多智能体系统，由 meta agent 分离执行与分析，并调用 synthesis 子智能体补充数据池无法覆盖的操作。相比单智能体，executor 将上下文丢失减半，分析子智能体使 IFEval 提升 +6.5，合成再加 +3.4 IFEval 和 +2.9 IFBench；同一流程迁移到代码任务可带来 +3.7 MBPP+。所有结果均基于每轮从基座模型重新训练，结论表明自动化 SFT 数据研究更依赖覆盖多样化的数据操作。
arXiv 论文提出集合级强化学习目标，让模型一次生成 K 张基于源论文、彼此明显不同的结构化想法卡片，质量按与前文想法的距离加权。训练后的 8B 模型在无污染 benchmark 上的 creative utility 超过 Claude Opus 4.8 和 GPT-6 Astra。四位专家试点评估认为其想法集与 Claude Opus 4.8 相当且独特想法略多，coding agent 验证的 success@k 也与之相当。
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。
研究者提出一个进化式框架，由 LLM 提出量子线路设计、独立评估器验证并打分，应用于数值计算、化学、优化、量子模拟和数理等任务。八个任务中七个发现的线路相比现有最优水平显著降低了 Toffoli 与 qubit 数量；在第八个任务中找到了素域模逆的新可逆架构，使原本不适用于可逆整数运算的 divsteps 算法变得可行，并显著改善模逆的 Toffoli-qubit 权衡。
研究者提出 Feedback-Guided Search State（FGSS），用 LLM 反射器提出并修订假设、确定性 curator 校验假设并维护测试记录，将语言引导与观测证据和参数干预相连，并基于 LLAMBO 实例化为 FGSS-BO。在两个回顾性协议/媒体任务上，其最终最优样本均值和 search AUC 超过匹配的 LLAMBO 基线及非 LLM 基线；六个直接训练的超参数优化任务显示迁移效果因任务而异，在 diabetes SVM 上最强。
GitHub 新仓库 kodoku 发布 KODOKU，一个实验性的想法进化搜索框架：维护候选种群，经生成、评估、选择、变异循环迭代，并跨代保留 Hall of Fame。公开版本刻意保持精简且模型无关，不含私有提示词、凭据或客户数据，需 Python 3.11+，采用 MIT 许可证，API 后续可能变动。
GitHub 仓库 ammarphp/ravel 发布 RAVEL，一个 Agent 驱动的高能物理研究系统，用户用自然语言提出物理问题，AI 智能体规划研究、运行既有物理工具并审查证据，每个关键步骤需用户批准。默认安装需 55.1 GB 磁盘、约 8 小时，内置 MadGraph、Pythia、Rivet、pyhf 等工具链，每个结果通过 stage receipt 和哈希链 custody 账本追溯到输入、工具版本与决策，并设有三次 CHECK-IN 和递归决策论证（RDJ）机制，代码基于 LangGraph 构建，采用 Apache License 2.0。
论文提出 SwarmRSI 框架，通过演化科学智能体集群实现递归自我改进（RSI）。该框架包含 Feedback-Guided Swarm Mutation、Complementary Swarm Recombination 和 Recursive Swarm Evolution 三项机制，利用智能体间实验反馈修正假设与实现并复用互补组件。在 OpenProblems、NatureBench 和 MLE-Bench Lite 上达到 SOTA，且积累的研究经验可提升 held-out 任务表现。
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。