Humyn Labs 推出 BRIDGE ASR 2.0 语音识别基准

Pareto 26.9 通过将请求分发至多个前沿与开源模型并保留最佳答案，在 30 项智能体任务评测中与 GPT-6 Astra 并列第一，每成功任务成本约为后者 1/3，且完成任务速度快于 DeepSeek V4 Pro 和 GLM 5.3 Flash。同一评测中，GPT-6 Sol 得分追平 Opus 5.5，速度更快，每成功任务成本约为其 1/4。

DAIR.AI 的 Elvis Saravia 每周需从数百篇新 AI 论文中筛选出 Top AI Papers 周报内容，现改用 AI 智能体 Viktor 在 Slack 中按 12 条 triage 规则处理。每条提案都附带理由、来源和下一步，遇到数据集类论文时 Viktor 会先核查许可证，非商用条款的例外情况才上报。所有内容须经他本人批准才发布，Viktor 只提议、他做决定。

北京大学、Google 和 HKUST 等机构的论文 Harness-Zero 研究 agent harness 蒸馏，通过 agent-as-harness 在训练时用优化后的 harness 纠正学生模型在目标动作空间的响应，生成训练示范后微调。

Google 发布 RRSI（Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses）论文，指出自动化 harness 进化会对训练任务过拟合，评测分数上升但真实任务表现可能变差。

Microsoft Research 等机构的论文研究多智能体在任务执行中通过共享目录通信的收益。在 ARC-AGI-3 上，k 个通信智能体的成功率匹敌 4k 个独立智能体且差距随 k 扩大；在 polyomino packing 超越 best@k 和已知最优成绩，MNIST 压缩任务中四智能体团队写出 1，957 字节、99.4% 测试准确率的分类器。

Stanford 和 Together AI 的论文提出 Self-Organizing Agent Teams（SAT），让 o3-mini、Claude Sonnet 4 和 DeepSeek-V3 组成的团队学习协作策略。

Elvis Saravia 主张企业不能靠"租用智能"做到前沿，定制模型、harness 和评测正成为巨大资产。其引用 Harvey 联创 Gabe Pereyra 的案例：Harvey 通过路由、harness 改进和后训练优化，在用量月环比翻倍、继续提供前沿模型的情况下，单季度将毛利率从 -50% 提升至正值。

ReFigBench 基准要求编码智能体将真实 arXiv 概览图重建为可编辑 PowerPoint 幻灯片，覆盖 GPT、Claude、MiMo、MiniMax 四个模型家族的十种配置。

论文提出 Question's Gambit，在智能体开始搜索前运行一次：将问题拆成线索、转为互补搜索、汇总并重排结果，让智能体以已排序的上下文启动循环。

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。