加权记忆树：为长时运行智能体引入可恢复记忆

美团与北京大学提出GeoRA，将低秩适配显式对齐到RLVR的更新几何，先用谱先验与欧氏先验定位稀疏更新区域，再用SVD压缩为低秩稠密适配器并冻结残差锚点。在1.5B至32B的Qwen与Llama模型上，GeoRA在数学、医学、代码三类RLVR任务上稳定优于LoRA、PiSSA、MiLoRA等基线，Qwen3-8B的AIME24达23.75%，可训练参数较全参微调降低99.5%。

微软提出Agent Lightning v1.0，通过约3500行端点代理将现有智能体接入强化学习，无需重写；用6K训练样本将Qwen3.5-9B在SWE-bench Verified上从41.8%提升至56.4%。另一论文指出5.68万公开技能争夺不足100个触发槽位，提出将内容、持久化与自动触发分离的三层协议。第三篇定义"harness级遗忘"并给出测量协议，相对增益超10%。

Recent prominent post-training methods, such as Reinforcement Learning (RL) and On-Policy Self-Distillation (OPSD), have driven rapid progress in mathematical reasoning for large language models, yet their reliance on ground-truth labels p…

研究团队为 macOS 虚拟机中的 Metal 能力查询构建进程级兼容层，使 llama.cpp 能选用更新的 Metal 内核。在 M1 Ultra 上，TinyLlama 1.1B 的提示处理速度提升 11.08 倍、token 生成提升 16.36 倍，接近裸机性能的 98%；Gemma 4 12B 的提示处理与生成速度分别提升 7.20 倍和 14.54 倍。

面壁智能与清华NLP团队提出ALIGN，自动生成对齐接口解决智能体与环境间的失配问题。仅改写反馈措辞即可将Qwen2.5-7B智能体在ALFWorld上的成功率从13.4%提升至31.3%。该方法在四个基准上最高提升45.67%成功率，并减少65%连续无效动作，且接口可跨智能体架构和LLM骨干迁移。

Miles 团队在 Blackwell 架构上实现了两种原生低精度强化学习方案：端到端 MXFP8 和 MoE 专家权重的逐 token NVFP4。在 8x B200 上对 Qwen3-30B-A3B 的消融实验中，BF16 与所有五种低精度配置的原始奖励曲线高度重合，且 MXFP8 和 NVFP4 减少了推理时间。

NexForge提出需求驱动框架，无需领域特定基础设施即可自动合成多样化可执行智能体任务与专家轨迹。该框架生成3.6K终端和2K办公任务，将Qwen3.5-35B-A3B Base在Terminal-Bench 2.0上从22.5%提升至52.0%，GDPval Elo从813提升至1338。

2025至2026年间对尼日利亚东北部27名前"博科圣地"成员的半结构化访谈揭示了该组织在2024年系统性地利用前沿AI技术。两大派系均使用ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Meta AI和DeepSeek辅助作战与日常运作，AI应用已通过专门小组和内部培训实现制度化。成员成功绕过部分安全限制，将AI用于袭击策划、武器故障排查及爆炸装置设计。相关技术通过跨国圣战网络传播，伊斯兰国特工提供了面对面培训。受访者对AI表现出强烈热情，部分人对大规模杀伤性武器持…

小红书提出 PIPO 架构，通过输入侧压缩器将两个 token 折叠为一个 latent，输出侧 MTP head 将隐藏状态展开为额外 token，实现输入长度减半、每步输出翻倍。基于 Qwen3.5-4B/9B backbone，在 AIME 2025 等基准上最高带来 +7.15 pass@4 提升。部署测评中，TTFT 加速约 1.23×，TPOT 加速约 1.86×。训练采用 SFT 和 On-Policy Distillation 两阶段，将 verifier …

Agon 让两个模型互为评分者，通过竞争性强化学习提升推理能力。在 DeepMath 困难子集上，基于 Qwen3 的 Agon 将 GRPO 的 pass@1 翻倍，增益约为未训练的 Mixture-of-Agents 的 8 倍。该结果在 Qwen3.5、Gemma 4 等模型族及编程代码任务上得到复现，推理时采用两阶段级联：一个模型起草，另一个阅读后作答。