Question's Gambit：首个检索步骤提升深度研究智能体

用 Jev 重新整理约 2.3K 篇 AI 研究论文，总成本 $0.14、耗时约 83 秒。Jev 与旧标签（由 DeepSeek V4 Flash 生成）一致率 75%，并找出约 579 处高置信度主题变更；人工抽检 30 处分歧后全部采纳，变更已在生产环境验证。作者认为通过组合 System One 与 System Two 模型可显著改进流水线。

MIT 和 Sakana AI 的论文提出 SIFT（Self-Improvement via Fast Tree-search），用 LLM judge 先排序候选自修改、只评测有希望的节点，大幅降低自我改进编码智能体的运行成本。

NVIDIA 论文提出 Agora，把研究智能体的结果、假设和验证记录为不可变的 Git commit，形成 append-only DAG，避免多个编码智能体重复实验并让彼此复用已验证结果。

Google Research 发布 Stellar Colosseum，一个面向长程数学和理论计算机科学研究的模型无关多智能体框架。该框架分阶段运行，先探索多种证明策略，通过就绪门槛后将路线拆分为章节级子问题，并行生成候选方案并配合定向证伪和批评合并。

Meta 的论文显示，字节级模型早期落后于 token 模型，但随算力增长实现反超。研究用最高 1 trillion bytes 数据蒸馏的 1B 模型验证：提出 Marginalize-It 和 End-Of-Token 两种将 teacher 的 token logits 转为 byte logits 的方法。

一份新技术报告提出 Recurrent Looped Transformer（RLT），让解码器对每个 token（含 prompt 与回复）循环复用，因果编码器构建全局 KV 记忆。48 层解码器下，t 个 token 的计算路径经过 48t 个解码块，深度随序列增长而单 token 成本不变。该报告仅为设计提案，作者称推理增益、硬件加速与 RL 扩展尚未实测。

独立研究者Elvis Saravia公开反对对AI使用、构建与节奏的过度控制，强调开源AI比以往更重要，认为AI不应被少数人掌控。他列举了仍需解决的问题，包括更好的评测、消除偏见、可靠性、代码质量、OOD问题、自动化工作流生成、自动提示词工程、成本、多模态、延迟、长上下文理解、检索、工具调用与智能体协调等。他呼吁对AI安全保持科学严谨、减少拟人化，并对人类潜力保持乐观。

DAIR.AI 的 Elvis Saravia 发布了一份 harness 工程论文合集，供开发者交给自己的智能体学习。他认为，深耕某一领域后会发现构建领域专属 harness 的机会，而 harness 对在智能体时代保持竞争力至关重要。从产品角度看，harness 能开辟新的交互界面与体验；从技术角度看，它是建立用户与产品交互框架及最佳实践的方式。

新论文提出 Looped Flows，用局部去噪目标训练循环架构，让每次隐藏状态更新彼此关联，解决以往梯度只流经最后几步、早期更新学不到东西的问题。作者称该模型在 6 个推理基准中的 5 个上优于此前的循环模型。推理时模型沿概率流运行，更细的时间网格可换取更多算力，不同起始噪声在存在多解的任务上可产生不同有效答案。

一项研究将 100 个带记忆的 LLM agent 置于真实 Pokhara Lakeside 地理的小镇经济中，运行最长 26 个模拟周、91 次有效运行共 2.44M 次决策，发现货币停止流动：12 倍游客冲击使商业收入升至 4.62 倍，但工资仅 1.03 倍，3，981 个菜单项中只有 0.3% 曾重新定价；随机现金转移 311 步后 96.7% 仍未花出。