RLT：跨 token 循环的 Transformer 架构设计提案

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。

Meta 发布 Auto-RecSys 论文，让自主研究智能体在训练一次需数天的工业级推荐模型上做实验。系统跨服务器并行实验，用跨服务器共享记忆保证失败和换会话后可恢复，把自然语言技能文件用于推理、确定性脚本用于操作；双循环自我演化中，模型专属 playbook 记录失败尝试并沉淀可用流水线，实验结果反哺下一轮想法。

AWS 论文提出 UnitBoost，用任务给定的 unit map 将 worker 输出转为槽值提案，以受限 argmax 组装结果，未填充或不支持的槽位形成显式残差指导下一轮，从而无需生成式 meta-agent 来管理复合 LLM 系统。

Salesforce AI 发布论文《Co-Evolving Harnesses and Models： On-Policy Correction Helps Weaker Models Catch Up Where Imitation Fails》。

AutoResearchExam 基准发布，覆盖模型训练、数据整理、AI 安全等七大研究领域，给智能体 24 小时 CPU/GPU 环境并综合评分。Astra 领先 19 小时后被 Fable 5.1 反超；Qwen3.8 Max、Gemini 3.8 Flash、Grok 4.6 位于性价比帕累托前沿。研究智能体常因低质量探索停滞，且易在改进中过拟合。

Elvis Saravia 强调模型-框架协同优化（model-harness co-optimization）是设计框架后在其中调优模型，并称框架工程（harness engineering）是解锁潜力的关键。他追踪多篇论文证明其有效性，并提及 Harvey 探索的 RLMs 提供了有趣的扩展方式。相关论文合集已发布在 DAIR.AI Academy。

谷歌新论文提出过程图（Procedural Graph）框架，将程序性知识显式存储为"过程-关系-过程"三元组，供长程智能体查询下一步动作及条件。该框架通过LLM精炼器对比失败与成功轨迹，自动编辑图结构并仅保留通过验证的修改，使智能体从最小骨架构建出匹敌甚至超越人工设计的图，并修复有缺陷的专家先验。