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#Agent自我改进
10月15日周四
  2. arXiv · cs.AI57

    LAGO 论文提出可复用增长选项的语言智能体框架

    arXiv 论文提出 LAGO，将专用语言智能体作为可复用的时序扩展选项，由 meta-agent 检索或生成选项、分发子任务并验证结果，选项库跨任务增长且不更新模型权重。在 500 个 SWE-bench Verified 任务上，冻结的 Qwen3.5-35B-A3B 单次尝试解决率为 58.6%；在固定 150 任务子集上与 mini-SWE-agent、Terminus 2 同条件对比，解决率分别为 49.3%、57.3% 和 60.3%。50 任务消融显示去掉分解少解决 4 个、打乱复用内容少 2 个、去掉选项库少 6 个。

    推荐理由：论文给出了同条件下的组件消融与横向对比数据，读者可以据此评估可复用 agent 选项库在长任务中的实际贡献。

  3. GitHub · 灵魂体仓库61

    Expert Fleet 开源：仅用 Python 标准库构建的持续运行自学习 Agent 平台

    reda-baqechame 开源 Expert Fleet，一个仅依赖 Python 标准库、无数据库无框架的本地优先 Agent 平台，含 124 个模块、161 项注册验收测试和一个 HTML 控制面板，覆盖任务、能力学习与带引用问答三个系统族。其核心设计是「完成」必须由调用方冻结的验收命令验证、目标契约存于磁盘、六大权限网关强制审计，支持 OpenRouter、Anthropic、OpenAI、Gemini、xAI、DeepSeek、Ollama 等多种提供商并附 Windows/Linux/云三路安装脚本，采用 AGPL v3。

    推荐理由：该平台把判定权交给调用方冻结的验收测试与六大权限网关，而非模型自评，且明确标注了尚未实测的边界，工程取舍写得较扎实。

  4. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现56

    Agent-R 开源：用 Rust 实现的 LLM 智能体错误记忆与自调优服务器

    schwabauerbriantomas-gif 发布 Rust 编写的 m2m-agent-r，为 LLM 智能体提供持久错误记忆。错误以 incident 记录并按指纹去重，重复出现（N0–N3 验证、N≥2）才蒸馏成规则；混合 preflight 打分返回 top-3 规则并可在硬匹配时全局否决，智能体回报 hit/miss 使规则自调优，HMAC receipts 可防篡改。通过 axum HTTP API、本地 CLI agentr 和 MCP stdio 服务器暴露，支持多智能体 swarm 共享记忆与任务协调。

    推荐理由：README 详细给出了错误记忆的两层流水线、N0-N3 验证门控和自建基准数据，读者可评估这套多智能体共享错误记忆机制的适用范围。

  5. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现60

    self-improving-agents 仓库发布：四个层级的自我改进代码智能体框架

    dson09032 在 GitHub 开源 self-improving-agents 仓库，把自我改进代码智能体从简单循环到对抗共进化分为四个层级，并附完整实验结果。关键发现包括：固定基准会造成虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得 90-100%，换到对抗测试集后降到 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Level 2 反馈循环是最佳性价比，snake 得分 31.1 高于 Arena 的 29.2，成本仅为 1/20（每任务 $0.03 vs $0.63）。框架基于 Gemini API，支持 checkpoint/resume、自定义任务和终端内观看 Snake AI 对局。

    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》

10月14日周三
  1. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现52

    brittany892 开源自我改进代码 Agent 框架 self-improving-agents 并给出四层级对比实验

    brittany892 在 GitHub 发布 self-improving-agents 仓库，实现从 AutoResearch 循环、结构化反馈循环、自改写 HyperAgent 循环到对抗共进化 Arena 循环的四个层级自我改进代码 Agent。实验显示固定基准带来虚假信心，Level 1-3 在 email validation 原测试上得分 90-100%，换到对抗测试套件后降至 62-66%，而 Arena Loop 保持 70%；Feedback Loop 性价比最优，以约 1/20 成本（每任务 $0.03 对 $0.63）达到与 Arena Loop 相当的质量。仓库支持断点续跑、自定义任务接入和终端观看 Snake AI 对局，实验需配置 GEMINI_API_KEY。

  2. arXiv · cs.CL43

    SkillScaffold：基于策略自适应技能信用分配与选择性注入的智能体强化学习框架

    SkillScaffold 是一种策略自适应训练框架，通过复用结果验证的训练轨迹、以结果感知的似然比较低成本估计技能效用，无需候选专属环境 rollout，并据此选择性注入技能或保持无技能执行。在 ALFWorld、WebShop、ScienceWorld 和 τ²-Bench 上超越强智能体 RL 与技能型 RL 基线，代码已开源。

  3. arXiv · cs.AI67

    SEAR：自进化智能体机器人框架与基准发布于 arXiv

    Xinyi Wang 等在 arXiv 发布 SEAR（Self-Evolving Agentic Robotics）框架与基准，语言模型智能体通过编写控制代码并在真实与仿真任务中保留有效经验实现自我进化。框架含 code-as-policy、agent-as-policy、auto-research 三种模式，基准覆盖 7 个前沿模型、330 个仿真任务与 5 个真机任务、累计超四年智能体运行时间。主要发现包括任务更难时延长会话更划算、控制代码与共享例程可跨任务和模拟器迁移而任务特定方案不能、真机上智能体设计的练习与新颖人类设计场景存在性能差距，且纯文本模型可媲美可比多模态模型；基准与代码库已开放。

    推荐理由：该基准专门设计对照组区分真实学习与重复尝试和运气，并给出跨模拟器与真机迁移的实测发现，方法可复用。

  4. arXiv · cs.AI32

    ADiCo：用极值搜索控制优化多智能体强化学习的团队行为

    研究者提出自适应多样性控制框架 ADiCo，在合作多智能体强化学习（MARL）训练中在线调节行为多样性：快时间尺度由 DiCo 将多样性控制在目标值，慢时间尺度由 Extremum Seeking Controller 仅依据平均回合回报调整该目标，无需显式模型或解析梯度。在两个合作任务的六种配置上，ADiCo 达到或超过网格搜索最优目标 DiCo 与 Unconstrained DiCo 的平均性能，为手动选择多样性目标提供了系统性替代方案。

  5. arXiv · cs.AI41

    自进化 Agent Harness：arXiv 论文形式化框架与理论分析

    一篇 arXiv 论文提出 Harness self-evolution 框架：在模型权重固定的情况下，让智能体持续修订提示词、记忆、工作流与可执行组件等软件脚手架，被接受的修订跨运行保留。论文将更新目标与提议、准入机制分离，通过演化优化刻画搜索过程，并用持续 PAC 学习给出期望泛化界、保留界与高概率准入规则。全文共 18 页，附 66 页相关工作讨论及持续更新的代码。

  6. arXiv · cs.AI36

    谁来改进机器人？迈向物理递归自我改进（Physical RSI）的研究框架

    arXiv 论文提出 Physical Recursive Self-Improvement（Physical RSI）概念，指物理经验驱动机器人能力及其改进过程的持久更新。作者给出 L0-L5 分级框架，区分能力层与元层更新、任务内与跨任务收益，并指出在噪声观测、连续动态、试错成本高与不可逆后果下，现有文献尚未真正实现该定义下的 Physical RSI。研究优先级包括可靠反馈、因果归因、安全保持与基准评测。

  7. arXiv · cs.AI43

    Two Clocks 框架解析：RLVR 中更大 rollout batch 为何学习更慢、失效却准时

    一篇 arXiv 论文提出“双时钟”框架，解释 RLVR 训练中平方根学习率规则下更大 rollout batch 每样本进展下降的原因：大 batch 更新次数更少但更长，曲率损耗更大，并推导出学习率相关的临界 batch。在 Qwen2.5-Math-1.5B 上跨 16 倍 batch 范围的 GRPO 实验支持两个预测，ratio clipping 可延迟失效但进展差距仍存在，作者据此提出先小 batch 后大 batch 的多步训练调度。

  8. arXiv · cs.AI59

    HybridAgents 论文提出在潜在推理与文本交互间切换的混合推理 Agent

    论文提出混合推理 Agent 框架 HybridAgents，用 HybridLink 在统一生成过程中于潜在推理与文本交互间动态切换，并以连续工作记忆跨多轮保存混合上下文。配套 HybridSFT 与 HybridRL 后训练算法，在 3 个模型规模、11 个基准上较前沿 LLM Agent 与 Agent 框架平均提升 10.4%，同时 token 减少 35.5%-54.7%、推理提速 1.8x-2.6x、成本节省 2.7x-3.7x，代码与数据已开源。

    推荐理由：论文同时给出统一架构、后训练算法和在 11 个基准上的量化对比，读者可以直接查看 10.4% 提升与成本节省数据的来源。

  9. arXiv · cs.AI37

    奇点有一个分布：随机智能爆炸的精确时间规律与检测极限

    一篇 arXiv 论文研究 AI 研究自动化引发的随机智能爆炸：随机性不改变确定性爆炸阈值，但把爆炸日期变为显式分布——等尺寸改进下爆炸时间是独立指数变量的几何加权和，Lomax 分布改进尺寸下爆炸时间精确服从 Gamma 分布。论文还给出区分恒定与几何增长到达率的检验，最小样本量渐近为 (12z_α²)^{1/3}ℓ^{-2/3}，并证明即使爆炸必然发生，剩余时间的条件平均等待时间仍为无穷。

  10. arXiv · cs.AI47

    ReTerm：面向自我改进终端智能体的恢复训练方法

    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。

  11. arXiv · cs.CL53

    TextualRL：面向上下文管理的文本强化学习框架

    论文提出 TextualRL，一种免梯度的强化学习框架，通过修订引导 LLM 智能体行为的文本上下文来适应任务反馈，而不改变模型参数。其核心机制包括以同任务的一组 rollout 为单位的 Groupwise Policy Critique、跨组证据审查提案的 Cross-Group Policy Update，以及由留出验证奖励决定是否采纳的有界文本补丁。在六个基准上对五个目标智能体的评测中，GPT-5.5 和 Qwen3.8-27B 的测试准确率较基座模型平均分别提升 24.4 和 15.3 个百分点。

    推荐理由：原文给出了框架机制与六个基准上的分组对比数据，读者可以据此评估这种免梯度上下文更新方法是否值得复现。

  12. arXiv · cs.AI44

    arXiv 论文提出被动模仿（PI）机制：局部修复与验证式技能习得助力自适应智能体

    一篇 arXiv 论文将被动模仿（PI）形式化为定位违约、提取局部目标、提出匹配技能并小规模修补、全任务验证后保留证据的架构循环。在十个模拟工具世界中，PI 用 3 次小试验解决全部 600 个冷启动 held-out 组合任务，对照的整轨迹方法仅 6.17%；面对未见过的工具修订，成功率达 70.0%，自试验枚举下为 79.0%。实现仅用 CPU，代码已开源可复现。

  13. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现54

    ViktorVakareev 发布基于 LangGraph 1.x 的 LinkedIn 反思 Agent 仓库

    ViktorVakareev 在 GitHub 发布 langgraph-reflection-agent，用 LangGraph 1.x 的类型化 StateGraph 实现 writer 生成、确定性检查、critic 审阅的反思循环，按批准或修订预算显式停轮。支持 Gemini 免费层、OpenAI 和免密钥离线模式，提供 interrupt() 人工审阅、SQLite 检查点和时间旅行分叉、CLI 与批量运行，含 66 个离线测试（99% 覆盖率）。

  14. GitHub · 去对齐工具与仓库59

    cklukas 开源 OMEGA TRANSFORM：本地 LLM 驱动的 Python 与 C/C++ 代码进化优化引擎

    cklukas 在 GitHub 发布 OMEGA TRANSFORM，用 Ollama 本地模型提出代码改动，由本地任务池构建、测试并打分，全程默认无云端和 API key，代码与数据不出本机。构建、运行和评估进程均在 macOS sandbox-exec 或 Linux bubblewrap 沙箱中且无网络访问，引擎仅依赖 Python 3.11+ 标准库，支持通过 llama.cpp server、vLLM 或 LM Studio 替代 Ollama，并可用 OpenRouter 接云端模型。项目含 15 个示例问题，作者说明其仍是研究原型，尚未用于真实项目，产出程序需自行检查。

    推荐理由：项目用本地模型加沙箱任务池做代码进化优化，默认零云依赖、代码不出本机，并给出完整沙箱与许可设计。

10月13日周二
  1. GitHub · 灵魂体仓库22

    opencode-ralph-rlm：结合 Ralph 外循环与 RLM 内循环的 AI 编程辅助工具

    opencode-ralph-rlm 是一款开源 AI 编程辅助工具，通过 Ralph 外循环把控整体任务、RLM 内循环递归细化代码，并支持 sub-agent 拆分子任务。工具以文件为核心组织工作、基于 TypeScript 构建，支持多语言项目，无需编程知识即可上手。运行需 4 GB 以上内存（大项目建议 8 GB）、500 MB 磁盘空间及网络连接。

  2. GitHub · 灵魂体仓库62

    google-deepmind 开源 Simply：面向前沿 LLM 研究的极简 JAX 代码库

    google-deepmind 发布 Simply，一个基于 JAX 的极简、可扩展研究代码库，定位为人和 AI 智能体都能快速迭代的前沿 LLM 研究环境。内置智能体示例与面向长程运行的 Go 语言 Agent 框架 Amplio（支持崩溃恢复、子智能体与 Web UI），以及含 11 项评分任务的 research_bench 套件；zoo 目录提供 GLM-5、Kimi K3 和 Qwen3.8 自包含模型插件，支持 Cloud TPU 与 GKE 运行，软件采用 Apache 2.0 许可证，模型与数据集可从 HuggingFace 下载（约 10 GB）。

    推荐理由：代码库自带 11 项评分研究任务和带崩溃恢复的 Amplio 长程 Agent 框架，可据此了解自动化 AI 研究的落地工作流。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库42

    llm-adaptive-learning：LLM 动态环境自适应学习开源实现（ICML 2025 论文配套仓库）

    GitHub 仓库 tooooolathon/llm-adaptive-learning 发布 ICML 2025 论文「Adaptive Learning Strategies for Large Language Models in Dynamic Environments」的实现，支持 LLM 实时自适应、持续学习且避免灾难性遗忘，无需全量重训练。在四类动态环境测试中，新领域性能从 68.1% 提升至 86.2%（+18.1%），时序变化场景提升 +19.1%，项目采用 Apache 2.0 许可证开源。

  5. Reddit · r/LocalLLaMA28

    RLMs（递归语言模型）是昙花一现还是真有实用价值？

    Reddit r/LocalLLaMA 网友发帖质疑 RLM（递归语言模型）是否只是炒作：此前热度很高，如今讨论和实践中几乎没人使用。RLM 由主 orchestrator 和子智能体组成，双方在 Python 环境中存数据、执行代码、调用子智能体，目标是让最少 token 进入 orchestrator 上下文，子智能体还能递归调用新子智能体。作者认为这可缓解 opencode 中上下文膨胀导致的频繁压缩问题。

10月12日周一
  1. GitHub · 3D 生成新仓库18

    wcook04 开源 plectis-zenith：权重固定、图结构推理的预测实验框架

    GitHub 上线 plectis-zenith 仓库，核心是让语言模型权重保持固定的图结构推理流程：Lab 选择资产并预测结果，Oracle 对比冻结预测与现实，Evolve 由智能体提出修改并在后续匹配运行中验证是否有效。当前 FNSPID 适配器仅提供 AA 价格与文章数据，尚无已测版本建立起预测优势。

  2. GitHub · 去对齐工具与仓库42

    llm-scaling-manager：基于 Kubernetes 的 LLM 推理全局扩缩容管理器

    llm-d/llm-d-workload-variant-autoscaler 的独立分支 llm-scaling-manager 在 GitHub 开源，为 LLM 推理提供 variant 感知的多模型全局扩缩容。新增 KEDA external scaler 通过 gRPC 直接响应、warm pool 在新副本启动前借出已加载模型的 Pod，以及 `make scaledobjects-plan` 生成可编辑的预应用计划。它结合 KV-cache 利用率、队列深度、token 吞吐等指标在 GPU 预算内决定副本数，由 KEDA 和 HPA 执行，Kubernetes 对象仍保留 wva- 命名。

  3. GitHub · 灵魂体仓库22

    GitHub 开源 AGI-Agenten：模块化多智能体循环框架，支持免费 LLM 与 API-Key 轮换

    GitHub 上的 AGI-Agenten 项目实现了"计划→执行→评估→优化"的模块化多智能体循环，支持免费 LLM 提供商链（Ollama/Groq/Together）、Round-Robin API-Key 轮换与 MCP 风格工具连接器。引擎通过 state_memory.json 持久化状态，无 API-Key 时以离线回退确定性运行。内置 subprocess 沙箱代码执行、0-1 评分的启发式评估及规则式提示词自优化，测试套件含 10 个模块共 41 项测试。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库55

    Sage 2.0 发布：Agent 包与 RSI 自进化运行时

    ZHangZHengEric 发布 Sage 2.0，提供 sage.yaml 定义的 Agent 包、Desktop v2、Server v2 和 SAgents v2 Python 运行时。新增 RSI 多轮 Agent 包优化，用独立 Session 做评测与语义审查，保留每轮迭代的完整包和测试结果，候选需显式确认才应用；支持 Skills、MCP、多智能体编排与状态化执行，安装包覆盖 macOS、Windows 和 Linux。

    推荐理由：Sage 2.0 的 RSI 循环保留每轮完整包与评测结果，且优化候选需人工确认才替换配置，原文写清了可复用的迭代管理做法。

  5. GitHub · 3D 生成新仓库49

    suv11235/autokernel-PBT：为 Agent 生成的计算内核构建 PBT 正确性层

    GitHub 新仓库 autokernel-PBT 用 property-based testing（PBT）决定内核编写 Agent 能保留哪些优化，再用形式化验证（FV）认证 PBT 接受的结果。实验显示，省略 max-subtraction 等错误优化可带来 1.11–2.40× 提速，恒定填充"softmax"快 52–54×；廉价 gate 使优化循环 val_bpb 提升 −21.2%、吞吐 +27.7%，并捕获 6 个更快但错误的优化。PBT laws 在 NumPy → Triton 迁移中无需第二实现即可复用，形式化证书核心已在 Lean 4 机器验证；translation 段目前仍为提议、尚未运行。

  6. arXiv · cs.AI45

    HACE：通过异构智能体协同进化联合优化专用基础模型与 LLM 智能体

    研究者提出 Heterogeneous Agentic CoEvolution（HACE）框架，通过监督学习改进专用基础模型，同时用 on-policy 强化自训练训练 LLM 智能体，并用进化搜索优化二者的交互方式。在推荐系统、蛋白质功能预测和晶体稳定性预测三个领域，HACE 在主要任务指标上均优于被评测的自改进方法。

  7. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现53

    kitrakrev 开源 Morph 自我演化 harness，让固定 planner 模型适配新机器人本体

    kitrakrev 在 The Harness Engineering & Model Wrangling #SFTechWeek Hackathon（2026年10月11日）单日开发的 Morph 开源（https://github.com/kitrakrev/morph），围绕固定 planner 模型（Claude Haiku）构建自我演化 harness，从机器人结构文件 bootstrap 规则并逐步演化工作流图、约束与信念。同一 planner 下无人机 held-out 任务从 0/12 提升到 12/12、0 安全违规，四足与 held-out 六足本体零代适应即 12/12；固定翼 VTOL 一条规则编辑后从 16 项违规降到 0。

  8. GitHub · 自我改进 Agent 新仓库发现53

    nihalnihalani/expunge 开源：Agent自改进数据清理系统，固定模型只进化harness

    作者发布开源仓库 expunge，用于从真实数据库中验证式地删除个人数据，核心思路是模型权重固定、只让harness（上下文策略、工作流、护栏、工具权限）按实测失败进化。独立grader用密封清单对照提交后状态，无LLM judge；补丁需通过受信编译器校验，候选harness须经38个配对世界门控，MongoDB Atlas承担权限层（3库、10个最小权限主体、CAS晋升），Raindrop作为证据层。演示中候选f1eb5184在6对pilot世界将有效清理从0/6提升到3/6，残留从33降到18，但仅限direct_nested类，作者明确称其为pilot而非正式admission；gate、部署与插件沙箱已构建但仍在合并，模型自动生成补丁和首次完整live循环尚未完成。

  9. GitHub · 去对齐工具与仓库40

    LookingForErrors 开源 agent-improvement-lab：AI 助手失败分析与改进对比研究原型

    LookingForErrors 发布 agent-improvement-lab，一个用于发现 AI 助手失败、选定具体改动并对比版本的研究原型，以评测可靠性优先。项目内置 252 个任务对、分属 84 个家族，演示中 Synthetic replay 从 58.7% 提升到 86.5%；支持导入 JSON/JSONL、六种内置或自定义评测标准，架构由 Python、LangGraph 与 Inspect 分层负责轨迹校验、结果审查与对照实验。

10月11日周日
  1. GitHub · 灵魂体仓库24

    ICML 2025 论文 llm-adaptive-learning：LLM 在动态环境中的自适应学习策略开源实现

    GitHub 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，让 LLM 在动态环境中实时自适应，且避免灾难性遗忘。方法包含自适应参数更新、动态记忆管理和环境检测，无需全量重训。实验显示性能较基线提升 +16.8% 至 +19.1%，如混合场景从 74.5% 提升到 91.3%，项目采用 Apache 2.0 许可证开源。

  2. GitHub · 去对齐工具与仓库49

    TinyCeNN-LM：紧凑循环记忆与选择性 Transformer 层替换研究仓库

    GitHub 上的 TinyCeNN-LM 是一个研究紧凑循环记忆与选择性替换 Transformer 层的仓库，在 SmolLM2、Qwen3.5、FunctionGemma、Gemma 4 和 Laya / ModernBERT 上实验 CeNN、集成记忆与 delta-memory 等替换方案，目标是在保留预训练能力的同时衡量质量、内存和延迟的权衡。新 V2.5 实验为 Laya 引入 Windowed Delta + 多尺度 CeNN，GPU 结果待出；仓库含 45 个现行 notebook 条目及 30 个归档实验，检查点以 MIT 许可发布在 Hugging Face。

  3. GitHub · 去对齐工具与仓库46

    MeridianAlgo/FinAI：Meridian.AI 金融大模型实现每小时持续训练

    Meridian.AI 是一个金融领域专用语言模型，基于 Qwen2.5-0.5B（约 494M 参数）backbone，利用 GitHub Actions 免费算力每小时持续微调，覆盖 25+ 金融与数学数据集，并通过 EWC（Elastic Weight Consolidation）防止灾难性遗忘。模型 checkpoints 开源在 HuggingFace（meridianal/FinAI），v1.0.0 为首个生产级版本，部署模型上下文窗口 32,768 tokens、bfloat16 训练，仓库内 meridian/ 的 Sparse MoE 架构仅用于实验，非部署版本。

  4. GitHub · 灵魂体仓库51

    AI-ku_superprogrammer v1.1.0 发布：25,297 条真实执行验证的编程训练数据集

    Tito-Gl1tch3r 在 GitHub 发布 AI-ku_superprogrammer v1.1.0，含 25,297 条样本（23,951 公开 + 1,346 hard_holdout）、109 个家族，MIT 许可。数据集按 00 理解代码到 05 目标持久化的编号课程组织，覆盖 15 种语言，采用 GENERAR→EJECUTAR→COMPROBAR→FILTRAR→CONSERVAR 流水线，每条样本经沙箱真实编译/执行验证，未通过项进入隔离区。v1.1.0 新增模块 07 构建系统、双向变异测试门控，以及逆向工程与 TS 视频端到端扩展。

  5. GitHub · 3D 生成新仓库24

    开源新仓库 Automated-video-Generation：The Model Verse 与 Project Aether 自主视频生成平台

    GitHub 新仓库 Automated-video-Generation 发布双引擎自主视频生产平台。2D 引擎基于 Manim 渲染 1440p60、9:16 的 3Blue1Brown 风格科普短视频，3D 的 Project Aether 整合 Google Veo 3.1、Kling 3.0、Runway Gen-4.5、CogVideoX 等视频基础模型。平台具备 6 级复杂度规划、480p 草稿预审加 6 critic Council、局部 inpainting 修复及离线 Dream-RSI 元学习，含 367+ 测试，版本从 v1.0 演进至 v5.2。

  6. arXiv · cs.AI38

    Marvo：通过边际奖励实现视觉智能体自我进化

    研究者提出 Marvo，一种无需标注数据的视觉智能体自我进化方法：由 challenger 从无标注图像生成问答对，solver 通过强化学习在解题中学习工具调用。challenger 引入边际奖励，即 solver 有无工具时的性能差，形成自适应课程，在智能体推理、视觉搜索、数学等基准上平均准确率最高提升 7.1%。

  7. arXiv · cs.AI42

    Trace Evolution Bench：衡量智能体能否从自身环境轨迹中获得改进的评测协议

    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。