CERN 与 Mistral 达成战略合作，将研发首个对撞机物理基础模型
CERN 与 Mistral 签署意向书建立长期战略合作，将基于大型强子对撞机（LHC）数据研发对撞机物理领域的首个基础模型 Large Physics Model。该模型计划利用数十亿次模拟质子碰撞数据进行预训练，在一个模型中统一完成粒子碰撞重建、粒子识别、异常信号标记及探测器设计评估等全流程任务。双方旨在应对 LHC 已积累的约 1EB 实验数据以及未来高亮度 LHC 的数据分析挑战。
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今日 12 条CERNAI 评分5757 arXiv cs.AIAI 评分4040 FedSkillGit：基于版本控制的联邦技能演化框架
研究人员提出基于版本控制的联邦技能演化框架 FedSkillGit，通过提交补丁（commits）替代全量技能文档上传，以保护大语言模型智能体的私有数据。客户端提交经过双阶段隐私过滤的规则补丁与本地经验，服务端去重合并后生成候选技能，经客户端验证集评分提升后发布。在 3 个数据集与 3 个语言模型族上的实验显示，其性能超越 SOTA 基准最高达 22%。
arXiv cs.AIAI 评分3636 ARGUS：用于高可靠用户模拟的日程驱动框架
研究人员提出神经符号框架 ARGUS，通过符号操作维护动态日程栈来跟踪用户目标状态，将状态跟踪与自然语言生成严格解耦以保证交互合规。为降低部署成本，该方案采用评估器引导的 SFT 与带密集单步奖励的在线 RL 将模型蒸馏至更紧凑尺寸。在 $\tau^3$-Bench 与 MultiWOZ 上的评测验证了其优势，代码与数据即将开源。
arXiv cs.AIAI 评分3636 量子与经典机器学习在神经精神疾病分类中的特征匹配多队列评测
研究人员在 4 个公开队列（共 4,308 名受试者）上对比了 6 种量子机器学习模型族与经典模型的表现，发现大多数量子模型性能与经典模型相当，但无一能持续超越。
arXiv cs.AIAI 评分3535 DocPilot：面向长视觉文档理解的交互式智能体编排与训练框架
研究人员提出长视觉文档理解智能体框架 DocPilot，通过页面级导航、细粒度证据定位、局部视觉检查与代码数值推理实现多模态理解。该框架采用课程智能体训练，可将复杂文档处理能力迁移至小型模型。评测显示其在前沿 VLM 上表现提升显著，4B 参数的 DocPilot-4B 性能可抗衡更大规模模型，相关代码已开源。
arXiv cs.AIAI 评分3030 基于想象的多智能体约束强化学习方法 CA-MAMBA
研究提出在多智能体世界模型中预测成本的方法 CA-MAMBA，将大部分受约束的策略更新转移至想象中进行。在 SMAC 中位数配置下，更强的无模型基线所需交互量是 CA-MAMBA 的 10 到 20 倍；在相同预算下，CA-MAMBA 在 MAMuJoCo 上取得的奖励达基线的 2.8 到 12 倍。测试显示该模型能将无视成本的学习者成本降低一半以上，并满足严格的连续控制限制。
arXiv cs.AIAI 评分3535 基于 RBIH NFPC 数据集将钱骡检测建模为关系学习问题的研究
研究人员将银行关系模式构建为异构图，通过每列编码器、相对时间编码和 HeteroGraphSAGE 消息传递直接对钱骡账户进行评分。在包含 4 亿笔交易和 94,063 个标注账户的 RBIH 零售银行数据集上，该检测器在 0.5% 误报率下达到 83% 精确率并找回 90% 的测试集钱骡账户，比最强树集成模型多识别出 115 个钱骡。该方法直接利用银行现有数据库模式部署，无需构建专门的特征图。
arXiv cs.AIAI 评分3535 用于多智能体聚合的偏见控制与注入方法
研究人员提出一种用于大语言模型多智能体推理的测试期聚合框架，通过偏见控制与注入解决智能体分歧时的决策信任问题。该框架无需验证数据或模型强弱先验知识，通过风格归一化控制偏见以改善初始答案选择，并通过将聚合智能体的初始答案置于少数派来注入偏见以引出决策不稳定性作为可靠性信号。在 3 个数学推理基准和 4 种异构大语言模型组合上，该方法平均准确率和 token 效率均优于同类非预言机聚合方法。
arXiv cs.AIAI 评分3636 思维密度：预测并引导大语言模型的链式推理
研究人员通过 LP variance 和 Caveman 压缩比两项指标衡量大语言模型 CoT 推理步骤的信息密度，发现较低的 LP variance 可预测 SFT 模型的正确率，但在 RL 蒸馏模型中该关系发生反转。
arXiv cs.AIAI 评分4646 Mallea：通过编程智能体构建、操控与记忆世界的代码世界模型系统
研究者提出了 Mallea 系统，可通过文本构建、操控并记忆由代码世界模型驱动的世界。系统由编程智能体根据提示词联合规划物体结构、属性与可执行规则，支持用户操作实时干预或通过文本请求修改属性与扩展能力，并保持未受影响的状态不变。物体纹理记忆会保留并调整白盒定义物体的外观，配合生成式渲染器将当前结构与记忆外观融合生成后续观察。
arXiv cs.AIAI 评分4141 Diviner：Meta 推出面向大规模基础设施的智能体根因分析系统
Meta 运行了一款面向大规模基础设施根因分析（RCA）的智能体系统 Diviner，旨在解决通用语言模型智能体在排障时上下文过时、误读查询及缺乏依据等问题。该系统基于四阶段可靠性生命周期构建，涵盖 Encode（整合历史事件与技能图谱）、Execute（由自适应 Lead 与上下文隔离的 worker 协同排查）、Evaluate 及 Adapt（经重放与负责人审批后迭代运维知识）。
arXiv cs.AIAI 评分3636 医疗 LLM 智能体上报可靠性审计：工作流状态失败的扰动控制评测基准
研究人员构建了包含 400 个医疗工作流情境的基准测试，用于评估医疗 LLM 智能体在证据缺失或冲突时的上报可靠性。评测显示 5 种 1.7B 至 9.7B 开源权重配置在常规准确率达 0.97 的情况下，会遗漏 32% 至 97% 的必要上报。工作流感知控制器能将遗漏上报率降至 0.12 至 0.24，但在词汇压力测试中泛化能力仍受限。
arXiv cs.AIAI 评分4343 AutoOnboarder：自主引导 LLM Agent 的新系统
研究人员提出自主系统 AutoOnboarder，通过智能代码 Agent 监督并迭代调整基础模型、提示词及 harness 源码，解决 Agentic LLM 接入 harness 时的推理能力损失问题。
arXiv cs.AIAI 评分3333 基于规则评分缺乏不确定性：面向 LLM 评测的共形加权方法 URW
研究人员提出无需训练的评估框架 URW，通过共形校准量化基于规则的大语言模型（LLM）评分中的标准级不确定性。该方法利用改写评判模板提取软不确定性信号，并通过具有可验证覆盖保证的 split-conformal p-values 转化为各标准的权重。实验表明，URW 能持续提升成对偏好准确率，并带来更强的下游强化学习（RL）对齐效果。
arXiv cs.AIAI 评分4949 延长思考如何让推理模型字面化理解 Some 与 Or
延长思考时间会导致多数开源推理模型及 GPT-5 将 some 和 or 转化为严格字面逻辑，从而取消“部分而非全部”等日常语用含义。推理链路追踪显示，模型会先产生日常解读但在后续思考中将其取消，而间接回答等上下文推理能力则有所提升。研究指出在思考早期截断并作答，可在不损失字面准确率的前提下恢复这些日常隐含意义。
arXiv cs.AIAI 评分5757 多方聊天中谁能取消智能体的承诺：多模型承诺权限管理研究
最新研究针对多方协作场景评估了六个主流模型对智能体承诺取消权限的遵守情况，发现模型普遍存在未授权取消和越权执行的问题。测试显示较小模型常在承诺取消后仍强行执行，较大模型则极易轻信旁观者指令而撤销既定承诺。研究提出由智能体自行维护承诺账本并配合简要释放规则，成功阻断了绝大多数越权错误，将 gpt-6-luna 的严格准确率从 49% 提升至 83%，相关代码与评测数据均已开源。
arXiv cs.AIAI 评分3434 用于语言模型同策略蒸馏的条件对比外推方法 CCE-OPD
研究者提出条件对比外推同策略蒸馏（CCE-OPD），通过掩码题目条件与对数概率对比重权化教师分布，解决学生生成前缀下教师模型误判违规推理的问题。在 200 个诊断推理状态下，该方法将偏好无效后续的比例从 27.0% 降至 16.0%。
arXiv cs.AIAI 评分4040 MSR：面向生成模型测试期多样性对齐的“挖掘-采样-渲染”方法
研究人员提出名为 MINE-SAMPLE-RENDER（MSR）的测试期多样性对齐方法，通过显式、源自语料库的采样流程来提升生成模型的多样性。该流程先从真实语料中挖掘可解释的分类模式并提供统计数据，再依据统计采样属性配置，最后将生成模型作为条件渲染器生成结果。在天气预报、用户模拟、网页设计、文生图及智能体生成 3D 资产等任务中，该方法显著提升了输出多样性及与语料库分布的对齐效果。
arXiv cs.AIAI 评分4949 隐式思维链真的在推理吗？统一的隐式推理分类框架
新研究通过涵盖 3 种训练方案、3 项推理任务与 2 个骨干模型的 21 种配置，系统评估了隐式思维链是否真正参与推理。实验表明逻辑任务中 COCONUT 答案常在链启动前已可读且删除链对预测几乎无影响，而算术任务均依赖链内容，证明可读隐状态本身不足以证明推理发生。研究据此提出了区分链表征内容与模型实际使用方式的统一分类框架。
arXiv cs.AIAI 评分3434 AgentEval：有状态 AI 智能体的证据有界评估系统
阿里研究人员提出 AgentEval 系统，通过在工具执行、状态与事件捕获及案例维护中绑定可执行的评估记录，实现对有状态 AI 智能体义务履行情况的证据有界评估。
arXiv cs.AIAI 评分4242 MemScope：通过局部代码修复演进 AI 智能体记忆架构
研究者提出 MemScope 框架，利用 Patch Agent 结合执行轨迹、运行时记忆状态和代码进行局部在位编辑，实现 AI 智能体记忆架构的定向演进。
arXiv cs.AIAI 评分3838 All-in-One Memory：面向记忆智能体的过程奖励强化学习框架
新提出的 All-in-One Memory（AiO-Mem）将记忆智能体的检索、写入与停止决策统一在共享证据状态与奖励空间中进行评估。该方案将异构历史编译为可溯源多视图事件，利用监督微调和轨迹级 DPO 训练过程奖励模型，并采用 PA-DAPO 算法优化记忆策略。在长上下文记忆基准测试中，AiO-Mem 的回答准确率持续超越静态记忆系统与强化学习记忆智能体。
arXiv cs.AIAI 评分4848 Kolab：长流程工作中人机协作评测基准
研究人员推出人机协作评测数据集 Kolab，包含来自 40 个职业的 50 位专业人士在长流程任务中与 AI 智能体协作的 115+ 小时屏幕录像及质量评估。该基准用于评测智能体预测专家对其产出的采纳情况，以及评估协作满意度和产出质量的能力。测试发现，前沿模型普遍高估协作效果且难以区分协作质量高低，更长的工作流上下文也未能稳定改善预测。
arXiv cs.AIAI 评分4141 部分可观测环境下 LLM 规划承诺研究
研究探讨了 LLM 规划智能体在部分可观测环境下，对长计划（激进）或仅基于已观测状态（保守）进行规划承诺的权衡表现。在 3 个 LLM 及 2 个领域的测试中，两种策略准确率相当：保守方法失败尝试更少但消耗更多 API 调用，激进方法调用更少却在先验不可靠时极易失败。团队进一步提出了支持超参数调节的混合策略，以平衡规划的安全性与效率。
arXiv cs.AIAI 评分3737 MemComposer：通过强化学习为 LLM 智能体组装记忆
研究人员提出 MemComposer，通过基于 GRPO 的 ExPO 框架利用任务成功反馈优化记忆组装策略，联合判断记忆候选的筛选、数量与排列顺序。在三个 $\tau^2$-bench 领域及两个冻结执行器测试中，该方法超越最强基线，并将平均记忆 token 消耗分别降低 16.9% 和 4.9%。该策略还能直接迁移至未见领域、执行器与记忆库。
arXiv cs.AIAI 评分5555 Probe-and-Resume：何时以及如何评估智能体执行
研究人员提出面向终端计算机使用环境的 Probe-and-Resume 评估机制，仅在智能体认为任务完成时调用评论家并允许其在分叉环境中执行探测操作，若未通过则恢复执行。实验显示传统 MCTS 的评论家在中间状态很难提供有效判断，而该机制在 Terminal-Bench 2.1 上比传统评论家 MCTS 成功率提升 8.4 个百分点，以不到一半的成本接近同底座 Codex CLI 的成功率。
arXiv cs.AIAI 评分5050 Sci$\Pi$vot：评测科学自动研究 AI 智能体关键时刻的 PI 级判断力
研究人员构建了评测科学判断力的基准 Sci$\Pi$vot，包含基于资深研究员在 6 个月内跨 6 个科学领域、26 个项目中干预纠偏所记录的 248 个案例。
arXiv cs.AIAI 评分4040 OmicsBench：面向研究级生物信息学的长流程多轮 AI 智能体评测基准
研究人员推出面向 AI 智能体的长流程多轮生物信息学评测基准 OmicsBench，包含 97 个任务、共 662 个基于有向无环图关联的子任务。在 3 个测试框架下对 12 个模型的评估显示，无上下文反馈时平均得分仅 0.43 至 0.57，最慢的智能体单任务平均耗时达 3.6 小时。配套的无监督失败模式发现流程还揭示了智能体自作主张应用统计过滤或凭记忆作答等缺陷。
arXiv cs.AI精选AI 评分7575 Athanor：用于自主后训练研究的智能体原生系统
研究团队推出 Athanor 系统，支持多智能体在真实 GPU 环境下自主完成大语言模型的后训练研究。在 104 小时的实验中，4 个 Claude Opus 5.5 智能体在未获指导的情况下，将 Qwen3-4B-Base 在保留测试集上的得分从 9.2 提升至 48.2，成绩比肩官方 Qwen3-4B-Instruct-2507。
推荐理由：该研究验证了多智能体自主协作开展端到端后训练的可行性，展示了算法调优与模型合并在全自动流程中的实际效果。
arXiv cs.AIAI 评分3434 学习何时撤回：微调语言智能体的课程覆盖度与规则级失效
研究人员在合成环境 NAQD-Env 中基于 Qwen2.5-3B-Instruct 进行了 LoRA 监督微调，以评估工具调用语言智能体在证据变更或权限撤销时的选择性撤回能力。
arXiv cs.AIAI 评分3939 通过对抗式元提示词演化的递归奖励改进（RRI）
研究人员提出递归奖励改进（RRI）方法，利用对抗机制防范开放式专家任务中的奖励黑客行为，并通过至多两次修复步骤修订评分准则。在 HealthBench Professional 基准上，RRI 相比仅生成基准在 9B 和 27B 参数模型上分别提升 10.9 分和 12.4 分，无需外部模型时提升 10.3 分。
arXiv cs.AIAI 评分3333 面向 HPC 作业调度的深度强化学习统计评估
针对 HPC 作业调度，研究人员在真实 Slurm 工作负载轨迹下，对带与不带动作掩码的 PPO、A2C 和 DQN 等深度强化学习方案进行了统计评估。评测发现所有未掩码方案均被截断，且在同构负载下掩码 DRL 并未显著优于掩码随机对照组。但在异构负载中，MaskablePPO 较对照组全面提升，最大有界减速比 LCFS 低 22%，并取得了最低的平均训练时间。
arXiv cs.AIAI 评分4242 MSP：无需配对跨模态数据训练多模态大语言模型的模态自我博弈框架
研究人员提出多模态大语言模型训练框架 MSP，通过模态自我博弈摆脱对真实跨模态配对数据的依赖。该方法利用未见模态的代理文本描述作为语义桥梁，使模型仅凭真实锚点模态与代理描述即可实现零样本多模态组合与推理。实验显示，MSP 在多个多模态评测基准上达到 SOTA 或极具竞争力的性能表现。
arXiv cs.AIAI 评分4040 StepSafe：通过上下文感知安全推理实现适时干预
研究人员提出了结合 ASPO 训练框架的步级推理安全护栏 StepSafe，通过前缀级阶段对齐与自适应反馈自蒸馏实现适时干预。该方案在每一步引入违规分类体系和干预窗口，并利用自进化多智能体红队测试扩展数据。StepSafe 在 5 个智能体安全基准上达到开源护栏 SOTA，其 4B 模型的 Youden's J 指标达 53.0（对比 46.2）。
arXiv cs.AIAI 评分4242 LEV：基于循环决策模型的快深兼备思考架构
研究提出决策模型 LEV，通过在循环中重跑网络层代替生成 token，让单组权重检查点可在任意计算深度回答问题。在 JevBench 基准上，2.6B 规模的 LEV 准确率从深度 1 的 63.2% 提升至深度 4 的 76.2%，配合小型终止器按需设定深度可节省 15% 至 24% 的计算量。
arXiv cs.AI精选AI 评分6565 MAI-Gym 开源跨平台 GUI Agent 评测与强化学习训练平台
研究团队推出开源一体化平台 MAI-Gym，统一了移动端、电脑和 Web 环境下的 GUI Agent 评测、数据收集与在线强化学习训练。该平台最高支持 20,000 个并行环境实例，并支持自动合成可重置的模拟应用与跨应用任务验证。
推荐理由：原文展示了通过可重置的模拟应用合成任务进行在线强化学习并直接迁移至实体手机操作，为低成本构建真实图形界面智能体提供了可行路径。
arXiv cs.AIAI 评分4545 RAC：面向受约束工程任务的关系型智能体契约
研究人员提出面向工程智能体动作与反馈层的通用契约 RAC，让智能体决策工件应满足的关系，并由专用工具推导具体后果。在 PCB 布局、布线及修复任务中，RAC 在全部 9 个受测模型上取得最高的一次通过率，平均达 90.9%，优于基线方案的 74.0%。在作业车间调度任务中，其质量通过率达 96.3%，显著高于代码中介交付的 59.6%。
arXiv cs.AIAI 评分4646 SkillNEO：面向智能体技能的非精英进化优化方法
研究人员提出面向智能体技能的非精英进化优化方法 SkillNEO，通过将“当前使用的版本”与“继续改进的版本”分离筛选，保留低得分版本的有效修改并支持后续迭代。
arXiv cs.AIAI 评分3636 组合式结构的定义与生成
研究人员基于算法信息论形式化定义了组合式结构（compositional structure），指出当各部分组合在一起并展现出单独建模无法捕捉的共享结构时，组合式结构便会涌现。通过可计算近似反转该框架，团队在仅指定结构形式而不预设具体内容的前提下直接优化字符串与图像，成功生成具备分层复用特征的对象。该研究为神经网络架构深度及开放式学习的数据课程构建提供了新视角。
arXiv cs.AIAI 评分3131 多层级 AI 可访问性模型（MAIAM）：前沿 AI 安全的成比例访问与能力限制
研究提出多层级 AI 可访问性模型（MAIAM），打破 API 或开源权重的二元划分，按目的、安全与能力将模型访问划分为三层。Tier 1 设能力上限，Tier 2 面向受控研发，Tier 3 前沿 AI 仅限可问责的结构化访问，以应对几百美元即可剥离开源权重安全微调的风险。该框架结合能力边界与可访问性边界，主张由监管机构推行分级准入。