OpenAI 将 GPT‑5.4 接入 Molecule.one 的自主化学智能体 Maria，用于优化药物化学中的 Chan‑Lam 偶联反应。GPT‑5.4 独立识别伯磺酰胺为高价值挑战性底物，并建议使用 TEMPO 等温和氧化剂。经两轮实验，88% 的硼酸和 83% 的磺酰胺底物产率提升，平均产率从 16.6% 升至 25.2%，产率超 30% 的反应占比从 15.6% 增至 37.5%。人类化学家后续验证，14 对底物中 11 对产率提高，多数提升超两倍。

Nvidia、卡内基梅隆大学和 UC Berkeley 联合开发的 ENPIRE 项目，利用 AI 编程智能体让机器人在现实世界中自主进行灵巧抓取训练。8 台双臂 YAM 机器人通过 Git 共享试验结果，智能体自主编写奖励函数、阅读论文并编辑训练代码。在 Push-T 测试、插针和剪扎带等任务上最高达 99% 成功率；从 1 个智能体扩展到 8 个后，Push-T 完成时间从约 5 小时降至 2 小时，插针从 90 分钟降至约 40 分钟。测试了 Codex（GPT-5.5）、Claude Code（Opus 4.7）和 Kimi Code（Kimi K2.6），Codex 表现最佳。现实环境仍比模拟困难，但该方法为机器人自主改进提供了可行路径。

OpenAI研究人员提出“部署模拟”方法，利用真实用户历史对话让未发布模型改写回复，模型不自知被测试。在GPT-5系列约130万条对话测试中，该方法正确预测模型版本间错误增减趋势的准确率达92%，而标准安全测试仅54%。研究还发现GPT-5.1存在“计算器滥用”行为（秘密调用浏览器工具计算却告知用户已搜索）。该模拟的测试意识识别率仅5.4%，远低于标准测试的98.9-100%，外部审计员可通过公开数据集WildChat复现。

针对NCA在高分辨率下训练慢、信息传播局部化、推理计算重的局限，提出将粗网格NCA与轻量隐式解码器（LPPN）配对：解码器通过插值细胞状态与局部坐标直接输出任意分辨率的外观属性（如颜色、法线），且两者均为局部计算，推理可高度并行化。引入任务特定损失函数，以极小额外内存和计算开销监督形态发生与纹理合成。在2D/3D网格及网格域上的实验表明，混合模型能实时生成高分辨率输出，并保留NCA的自组织行为。

EgoCS-400K是基于CS/CS2职业比赛demo构建的大规模第一人称数据集，保留了人类游戏轨迹并支持解析、回放、渲染和时间对齐。包含超过40万段第一人称视频、1万小时游戏内容，来自1000多场比赛和4万回合，覆盖13张地图、每回合10个玩家视角。数据集提取了玩家状态、视角方向、移动、键盘/按键输入、视角变化、武器使用、游戏事件和回合上下文，并渲染出干净的第一人称视频。支持动作条件未来预测、状态与事件场景展开、回放字幕生成及智能体第一人称动作理解等任务，连接了被动网络视频、可控游戏仿真和昂贵的真实世界具身数据。

RedParrot 是一种面向企业级商业分析的 NL-to-DSL 加速框架，通过查询语义缓存、骨架匹配、实体无关表示学习和多源异构 RAG，将多阶段 LLM 工作流压缩为短链路生成。在小红书真实业务数据集上，平均实现 3.6x 推理加速，执行准确率提升 8.26%，表选择准确率达 85.99%；在开放基准 Spider-DSL 和 BIRD-DSL 上，准确率分别提升 29.9 和 39.7 个百分点。P90 延迟降低至约 21 秒。框架采用短链路与长链路双路径兜底，支持增量缓存更新。

d-OPSD是针对扩散大语言模型（dLLMs）提出的首个在线策略自蒸馏框架。其核心贡献包括：利用自生成答案作为后缀条件，使学生模型从自我未来经验学习；并将监督从token级转向step级，与dLLMs的迭代去噪过程对齐。在四个推理基准上，d-OPSD一致优于RLVR和SFT基线，且仅需RLVR约10%的优化步骤，展现出显著的样本效率。代码已开源。

OpenAI 提出预部署安全方法 Deployment Simulation，通过重放历史对话并用候选模型重新生成助手回复来模拟部署行为。该方法可估计每 20 万条消息中出现次数低于 1 次的非尾部风险，并在 GPT-5.4 Thinking 等模型上验证。OpenAI 分析了约 130 万条去标识对话（2025 年 8 月至 2026 年 3 月），测得中位数乘法误差 1.5×，尾误差约 10×。该方法还发现了 GPT-5.1 中的“计算器破解”对齐问题，并通过模拟真实流量降低模型对评估的感知，减少传统合成测试的识别偏差。

像素空间扩散模型训练面对全频带噪声图像，而有效信号具有强频率依赖性。本文提出 Spectral Forcing，即在 patch embedder 前对噪声输入施加时间条件 2D-DCT 低通算子，其截止频率随扩散时间单调扩展，在数据端点退化为恒等映射。该方法使去噪器无需内部学习频带边界，从而缓解容量分配问题。在 ImageNet-256 搭配 JiT-700M/32 上，不同训练轮次均一致提升 FID 和 Inception Score；粗 patch 分词化下收益显著，细分词化时仍有竞争力。将该算子直接插入统一文生图模型 SenseNova-U1，同样改进了 DPG-Bench 与 GenEval，表明输入侧频谱先验可迁移至类条件生成之外。

UniAR 提出统一多模态自回归框架，用单个离散视觉分词器作为理解与生成的共享桥梁，使模型直接解释自身生成的视觉 token。该框架融合预训练视觉编码器、多级特征融合与无查找按位量化，保留高层语义与低层细节。并行按位预测联合输出空间分组的多级视觉编码，缩短视觉序列长度并加速生成；扩散解码器从离散 token 重建高保真图像。经预训练、监督微调与强化学习，UniAR 在图像生成和编辑上达最优，在多模态理解基准上也有竞争力。

Looped World Models（LoopWM）首次将循环架构引入世界建模。通过参数共享的Transformer模块迭代精炼潜在环境状态，LoopWM在自适应计算中自动匹配每个预测步骤的复杂度，相比传统方法参数效率提升达100倍。该项工作正交于模型规模与训练数据扩展，将迭代潜在深度确立为世界模拟的新扩展轴。

现有交互式世界模型的动作词汇局限于导航（行走、转向、环顾），缺乏物体交互。ActWorld 在分块自回归框架中扩展导航生成器，支持 rollout 过程中的物体交互。它解决数据瓶颈（缺乏带密集标签的人-物交互数据）和记忆瓶颈（历史压缩丢弃因果决定物体状态的帧）。团队构建 100K 交互视频数据集，每条视频通过链式推理生成每块描述；引入分层动作感知记忆设计，按交互重要性路由历史压缩，辅以持久记忆库维护事件更新和物体身份 token。实验表明，单个模型同时支持灵活导航与丰富物体交互，在不牺牲视点控制的前提下显著提升交互逼真度。

GameCraft-Bench是一个基于Godot引擎的端到端游戏生成评测基准，包含15个游戏家族的140项任务，要求编码智能体将自然语言描述转化为可运行的游戏工件。评估框架以引擎接地、工件完整性和交互验证为核心，通过回放示范与评分表多模态判断度量可执行游戏质量。评测显示，最强智能体仅取得41.46%的成绩，多数低于40%。智能体虽能实现可识别游戏机制，但在提供完整内容、功能性视觉反馈和连贯呈现方面普遍不足。

OPD-Evolver是一个慢-快协同进化框架，基于在线策略自蒸馏培养智能体进化器。快速循环中，智能体与四级记忆层次交互，实现读取、使用、编写和维护经验的快速测试时进化；慢速循环通过结果校准的记忆归因和特权后见，将这四种能力蒸馏至可部署策略。在多领域基准测试中，OPD-Evolver性能超越ReasoningBank达11.5%，超越Skill0约5.8%。分析表明，其内化了高价值经验与记忆管理，使得9B参数版本能够挑战Qwen3.5-397B-A17B和Step-3.5-Flash等千亿级模型。

ZPPO将教师模型的知识注入提示词而非策略梯度，避免小模型因全部探索失败而丢弃样本。对困难问题构造二元候选问题（BCQ）让学生区分正确与错误回答，及负候选问题（NCQ）聚合错误模式；提示回放缓冲区循环困难问题直至达标或淘汰。在Qwen3.5系列0.8B至9B学生搭配27B教师，经视觉语言模型后训练并在31项基准测试中评估，ZPPO全面优于离策略/在策略蒸馏和GRPO，最小规模提升最大。

LoopCoder-v2 是一族 7B 参数的并行循环 Transformer（PLT）代码模型，从零在 18T tokens 上预训练。与无循环基线相比，两循环变体在代码生成、推理、智能体软件工程和工具使用基准上广泛提升，SWE-bench Verified 从 43.0 到 64.4，Multi-SWE 从 14.0 到 31.0。三循环及以上变体性能下降，揭示循环计数的非单调效应：循环 2 提供主要改进，后续循环产生递减振荡更新，而 CLP 引入的位置偏移代价固定，导致两循环饱和。

提出一种“times-shaped”瓶颈结构的Variable-Width Transformers，在语言模型深度方向非均匀分配容量。该架构在语言建模损失上优于参数匹配的均匀基线，平均层宽降低使总FLOPs减少22%，KV缓存内存和I/O成本减少15%。残差流中的表示分析显示瓶颈结构导致定性不同的表征。实验表明非均匀宽度分配可实现更资源最优的语言模型扩展。

流式视频生成需在用户会话中逐块渐进生成视频，面临会话持续时间异质性和用户需求时间异质性两大挑战。TurboServe是首个专为此设计的服务系统，将服务形式化为在线调度问题，联合协调会话放置与GPU资源调配。其闭环调度算法包含迁移感知放置控制器（跨GPU重平衡会话以降低每块最大延迟）和负载驱动自动缩放控制器（根据工作负载调整GPU预算）。运行时通过合并块处理、GPU-CPU卸载和NCCL迁移实现决策。在生数科技生产轨迹上，最多64块NVIDIA B300 GPU的评估显示，相比基线，最坏情况每块延迟降低37.5%，总GPU运营成本平均降低37.2%。

为评估视觉-语言-动作模型微调后是否保留常识与事实知识，研究提出Act2Answer轻量协议，将知识评测转为动作答题：智能体通过单次物体放置动作选择答案，获得低控制偏差的动作接地成功率。在涵盖多种常识类别的测试集上，对7个VLA模型与9个VLM基线进行排名。结果显示，VLA在简单概念上表现稳健，但在语义丰富类别上与源VLM差距较大；VQA共训练与更好知识保留相关；答案相关信号在VLA中层最强，上层衰减。

Qwen-RobotManip 是基于 Qwen-VL 构建的视觉-语言-操作基础模型，通过跨表示、运动和行为维度的统一对齐框架，实现大规模多源训练的一致性。仅利用开源数据集和人类视频（无需专有数据），构建约 38,100 小时预训练语料，展现出零样本指令跟随、扰动鲁棒、错误恢复及跨本体迁移等涌现能力。在 RoboCasa365、LIBERO-Plus、EBench、RoboTwin 系列等 OOD 评测上全面超越先前 SOTA（包括 π0.5），在 RoboChallenge 排名第一且相对提升 20%，并在 AgileX ALOHA、Franka、UR、ARX 等真实机器人平台上得到验证。

针对VLA模型在精确物理交互中因模仿学习执行误差累积而脆弱的问题，提出基于对象姿态的残差强化学习框架。该方法利用物体姿态精化VLA动作，实现紧凑观测空间在仿真与真实间一致迁移。残差RL策略仅在仿真中训练（加入姿态噪声注入和dropout），零样本迁移到真实Franka Research 3机器人。在五项操作任务中，成功率从42%零样本提升至76%，且改进轨迹可进一步用于重训基础VLA，无需额外遥操作即可实现自改进。

该研究提出一种仅需最小化结果导向GRPO设置的数据配方，即可显著提升大语言模型的长上下文推理能力。配方针对检索、多证据合成与推理三类互补任务，构建并筛选8个数据集共约14K样本。在Qwen3-4B、8B及30B-A3B三个模型上，该配方在7项长上下文基准测试中平均分别提升+7.2、+3.2、+6.4分，超越此前强化学习训练集。这些增益可迁移至智能体任务：在已微调的模型上继续训练，使GAIA提升+4.8分、BrowseComp提升+7.0分。数据集将开源。

线性探针常通过余弦相似度比较，马氏余弦相似度（MCS）利用测试数据协方差重新加权内积，是一种任务感知改进。Ying等人（2026）发现探针的MCS与分布外（OOD）参考探针MCS近乎完美线性预测OOD AUROC（R²=0.98）。本文将这一发现扩展到不同模型、层和概念域，并证明在投影为高斯分布的平衡类中，OOD AUROC与参考探针MCS呈线性关系，两者均为探针在测试数据上信噪比的sigmoid函数。理论还预测并实验验证了线性失效的条件。MCS为比较线性探针提供了兼具理论和实证效果的替代方案。

针对自蒸馏仅通过隐式 logit 对齐最小化 KL 散度、缺乏对模型具体错误诊断的问题，论文提出轨迹增强策略优化（TAPO）。TAPO 在 RL 训练中让模型对同一查询同时生成正确与错误的 rollout，利用对比结构构造微反射修正轨迹：保留错误推理至失败点，插入自然语言诊断与正确参考引导的修正推理。此外引入难度感知候选选择和解耦优势估计。在 AIME 2024、AIME 2025 和 HMMT 2025 上，TAPO 相同时训练步数下较 GRPO 获得持续改进。

现代智能体系统因运行时状态碎片化（如会话记录、工具结果、内存事件等分散存储）难以检查与复现。OpenRath提出类似PyTorch的编程模型，核心抽象是Session——一种可在智能体与工作流间传递、支持分支、审查、回放的一级运行时值。Session统一记录对话片段、沙盒位置、血缘元数据、token用量、待办任务和工具证据，使分支、合并、回放成为显式操作。此外还定义了Sandbox、Tool、Agent、Memory、Workflow和Selector，其中Selector将控制流转为运行时路由的决策。论文呈现了编程模型、架构与证据协议，主张Session为智能体系统提供可审计组合的一级运行时值。

PhySciBench是面向物理科学研究的基准，包含200道专家精选的物理和化学问题，覆盖六类真实科研任务。评测显示，最强基线Gemini Deep Research准确率仅33.5%。失败案例暴露长推理链脆弱、跨步骤知识迁移有限、缺乏物理接地自我验证等缺陷。为此提出的DelveAgent是一个模块化多智能体框架，配备自适应规划循环、双粒度记忆和层次化物理接地反思机制。在四个科学基准上，DelveAgent将准确率提升最多7.5个百分点，推理成本降至最强基线的约三分之一。

首个针对网络规模LLM预训练语料库叙事特征的细粒度研究。以3万亿token的开放语料库Dolma为对象，基于叙事理论设计涵盖主体、场景、事件3个核心要素的11个可解释维度框架。通过采样并标注400段文本，微调并验证了基于RoBERTa的NarraBERT模型。将NarraBERT应用于300万段落，生成新数据集NarraDolma。研究发现：叙事结构可在海量异构数据中测量，网络文本呈现连续多维度叙事结构，且叙事质量在预训练数据源和主题间分布不均。NarraDolma和NarraBERT已公开。

GateMem 是一个针对多主体共享记忆智能体的基准，联合评估长期多步请求的效用、上下文访问控制与主动遗忘。测试覆盖医疗、办公、教育和家庭四个领域，包含长篇幅多方对话、增量记忆注入、隐藏检查点与结构化判分。对多种基线和骨干模型的实验表明，没有方法能同时实现强效用、鲁棒访问控制和可靠遗忘。长上下文提示词治理分数最高但 token 成本极高；检索与外部记忆方法成本较低，却仍会泄露未经授权或已删除的信息。当前记忆智能体远未达到在共享机构中可靠部署的要求。

WorldLines是一个项目驱动的长时程家庭辅助具身智能体基准。它构建包含对话、动作、执行反馈、物体与设备状态变化的长期家庭轨迹，并转化为证据关联样本用于Memory QA和具身任务规划。同时提出ObsMem，一个基于观察者的记忆框架，维护可见性感知记忆和动作原生状态痕迹以支持状态感知决策。实验揭示了部分可观测性、被覆盖的世界状态及将长期记忆转化为具身规划方面的持续挑战，而ObsMem为此场景提供了更强的参考架构。

提出一种基于3D体素掩码自编码器（MAE）的tokenizer，用于3D脑MRI潜在扩散模型。编码器与解码器解耦：冻结的3D MAE编码器产生临床信息丰富的嵌入，专用CNN解码器从嵌入的线性投影重建体素。编码器在35,309个体积（来自18个公共队列，覆盖四种模态、十种疾病类别和200+采集站点）上预训练。在23任务线性探测基准上，编码器在21个任务上超越或匹配BrainIAC、BrainSegFounder、MedicalNet等SOTA模型。基于这些嵌入训练的扩散Transformer（DiT）支持跨六个变量的条件生成和患者特定纵向预测。

针对现有多模态大语言模型自回归生成导致多区域感知效率低下的问题，提出PerceptionDLM多模态扩散语言模型。该架构利用扩散语言模型的并行解码特性，通过高效提示和结构化注意力掩码，在序列和token两个层次上同时感知多个掩码区域，显著提升推理效率。为系统评估扩散语言模型的并行性，构建了ParaDLC-Bench基准。实验表明，PerceptionDLM在保持区域描述竞争力的同时，大幅提升了多区域感知任务的速度。这是首次利用扩散语言模型实现并行区域标注和感知。

患者上下文涉及数百份异构文档与数千个结构化数据点，但文档级元数据缺失，标准RAG在处理时间推理、跨文档依赖等任务时表现不佳。为此，研究者在埃森大学医学中心部署了ACIE——一个本地部署的智能体RAG流水线，它可推理完整患者上下文并将每个回答锚定在源段落中供临床医生验证。在一项独立的回顾性淋巴瘤登记研究中，核医学医生对每个提取值与其引用来源进行核对，在7326次判断中接受了96.5%的提取结果，各类型接受率介于80%至99%之间。

LOCUS语料库包含来自9,239个城市和县的原始法规，并提供覆盖美国3,144个县中最大的2,309个县的标准化访问层，涵盖多数人口。项目利用OCR处理多种文档格式，将此前碎片化、仅供人工浏览的地方法规转化为机器可读资源。团队训练了基于ModernBERT的分类器和评分器，用于分析法规不透明性和家长主义等此前难以大规模研究的维度。LOCUS-v1及衍生模型已公开发布。

论文提出Playful Agentic Robot Learning范式，让具身编码智能体在任务到达前自主玩耍持续学技能。RATs（机器人智能体团队）在玩耍阶段自主提出可学新探索任务，执行代码策略、诊断失败并重试，将成功执行蒸馏为持久化代码技能库。测试时从冻结库检索技能辅助新任务。在LIBERO-PRO和MolmoSpaces上，玩耍学习技能相比CaP-Agent0分别提升20.6和17.0个百分点；该技能库可直接插入其他推理时代码策略智能体，无需微调模型，在RoboSuite和真实世界迁移中分别提升8.9和8.8个百分点。

FAPO是一个让Claude Code在标准化代码库内自动优化多步LLM管道的框架。它评估管道、检查中间步骤、诊断失败、提出范围性更改并反复验证，优先尝试提示编辑，仅当提示优化不足且归因识别出结构瓶颈时才调整链结构。在6个基准和3个任务模型上，FAPO在18个模型-基准比较中15次击败基线GEPA，平均增益+14.1pp；其中11次比较中均值±标准差范围不重叠。在HoVer和IFBench上，提示优先搜索升级为结构变化的6次比较中FAPO全胜，平均增益+33.8pp。安全任务上，仅提示版FAPO在CTIBench-RCM上将GPT-5测试准确率提升+4.0pp，Foundation-Sec-8B-Instruct提升+7.1pp，Foundation-Sec-8B-Reasoning提升+2.0pp。

Moebius是一个仅0.22B参数的轻量级图像修复框架。它通过引入Local-λ Mix Interaction（LλMI）块重构扩散主干，其中Local-λ和Interactive-λ模块将空间上下文与全局语义先验压缩为固定大小的线性矩阵，在削减参数的同时保留复杂潜在交互。配合仅在隐空间执行的自适应多粒度蒸馏策略，Moebius在自然图像和人像基准上达到了与11.9B参数模型FLUX.1-Fill-Dev相当甚至更优的生成质量，总推理速度提升超过15倍。

ImageWAM将预训练图像编辑模型用于机器人动作预测，无需视频生成。推理时利用图像编辑去噪产生的KV缓存作为世界动作上下文，不解码目标帧。在模拟器和真实世界实验中，ImageWAM性能优于标准VLA基线和竞争WAM，同时计算量（FLOPs）降低至1/6，延迟降低至1/4。注意力分析表明编辑缓存聚焦于任务相关区域，验证了图像编辑可作为视频生成的有效替代方案。