奇绩信号Alpha Sight 2026年10月15日【文字版】
从 2026 年 10 月 14 日 arXiv 最新批次精选十五篇论文：把「自己在变好」写成一本可以逐条核对的账——第一次有系统数清了自己写出来的机制，把智能体脚手架的自进化写成三个界，在没有真值验证器的开放世界里递归改 harness，以及一项发现「记得住不等于会去用」的历史决策审计。
本期从 2026 年 10 月 14 日在 arXiv 公开的最新提交批次中精选十五篇前沿 AI 论文。上一期覆盖的是 10 月 9 日批次，本次是其后最新的一批；其余工作日里 10 月 12 日与 10 月 13 日的提交批次没有对应的已发布期次。当日 cs.AI 分组新公开八百五十二条。
AI 科技评论注意到，这批论文在做同一件事：把「自己在变好」写成一本可以逐条核对的账。谁改了什么、改动凭什么证据被留下、留下之后能不能被独立复现，过去常常被压缩成一句「性能又涨了」；这一批把它们拆成分开登记、分开验证的对象。
审计的对象同时往前挪了一格。被检查的已经不只最后那个分数，而是分数背后的依据本身——模型脑子里那份不该有的未来记忆、判官标出的那一步失败、缓存交接时那点被当成质量的保真度、基准跑的那五次执行。
本期的五篇头条分别是：一份预先登记的两级记账，它第一次把「机器自己写出来的机制」和「复用设计者给的机制」分开计数；一个把智能体脚手架自进化写成三个界的工作；一个在没有真值验证器的开放世界里递归改 harness 的框架；一项针对历史决策智能体的未来记忆审计，它发现「记得住」和「会不会用」是两件事；以及一份对 OpenAI 十月初公开的 722 篇 AI 数学手稿的挖掘，它把这些论证里自创的数学工具挑出来。
我们按头条、认知模型、多模态、具身智能、AI4Science、Infra、Agent、应用体系、Benchmark 九个板块呈现本期内容。
头条
1. 把「自我改进」做成一本可以核对的账——第一次有系统数清了自己写出来的机制原文
信号源：HoomanBio AI Lab、Huaman Biotechnology (Beijing) Co., Ltd.
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认知提取
自我改进的说法容易立、很难证伪：一次进步到底是复用了设计者已经给的机制，还是系统自己写出了一个新机制？
这篇论文把这两个来源分成两层来记：M1 数的是在给定词表里生成的内容实例，M2 数的是系统自己撰写、并登记进运行时算子词表的机制类型。
判据在计数之前就写进了代码，项目政策禁止把 M1 当成 M2 来报。M2 从零变成一，因此不是一次榜单提升，而是这套系统的自我改进叙事第一次可以被逐条核对。
论文摘要
• M1 与 M2 分层记账，M2 的每一个条目都要拿到留出验证证书（held-out-validation certificate）才能被登记进算子词表，并标记为「运行时生成」。原文第二、三节
• 首个人登记事件发生在基本算子上的深度受限组合搜索中，判据是真实 NIST 氢原子巴尔末系测量数据的留出 R²；搜索组合出 sq(inv(n)) = 1/n²，也就是里德堡能级的数学形式。原文第三节
• 作者在审计中发现第一版协议有循环论证：自变量正是用被检验的那条定律构造出来的；改用独立标签协议（v2）后结论仍然成立。原文第四节
• 第二个登记事件从 JPL 星历矢量中独立恢复了 sqrt(inv(a))，即开普勒速度定律的数学形式。原文第五节
• 论文自己交代了一段背景：这个项目的早期版本跑过一百三十九轮迭代，没有发生任何以现实为据的状态改变，却持续产出看起来像进步的产物。原文引言
图 1：横轴为组合算子给出的 1/n²，纵轴为 NIST 实测氢原子结合能，九个量子数对应的点几乎完全落在一条直线上；拟合系数 b≈13.6 eV 就是里德堡能量，全程没有自由参数。原论文全文只有这一张独立图片，本节已全部收录。
核心方法
• 两级记账加留出验证证书：任何新机制必须先通过留出验证，才能进入运行时的算子词表并获得「运行时生成」标记。原文第二节
• v2 协议的核心要求是判据变量与待检验的定律相互独立：作者用独立标签重建了自变量，避免了「用被测定律构造自变量」这一步。
• 论文另设一条从事件计数走向可测增益的通道，并在第八节划定模式边界（哪些情形下这类主张不成立）。原文第六、八节
实验成果
• 最好的标准库变换拿到负零点五四六的留出 R²，组合算子拿到一点零零零零零零零，两者之间是量级差别。
• 在 n≤7 上训练、外推到 n=8 与 n=9 两个未参与训练的能级，相对误差约百万分之一，比最好的标准算子好四到六个数量级。
• 拟合出的系数约等于十三点六电子伏特，即里德堡能量；论文强调这个系数没有自由参数可供调节。
• 第二个登记事件在完全不同的物理对象上恢复出开普勒速度定律，说明这条流程在另一条定律上可以重跑。
总结与反思
• 结果总结：这篇论文真正的产出不是某个算子，而是一套把「机器自己写的机制」变成可数、可审计对象的记账方式。
• 局限性：证据来自单一运行时与物理发现这一个领域；M1 与 M2 的判据由项目自己定义；论文自述复合增益目前只确认到机制层面。
• 前沿见解：如果自我改进的说法要能被跟进，第一件事是让每次改动都留下一条可以单独复核的登记记录。
2. 模型权重不动，改的是外面那层脚手架——一篇把「改 harness」写成三个界的工作原文
信号源：中关村学院、中国科学技术大学、中关村人工智能研究院
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认知提取
智能体的能力不只来自权重，也来自它外面那层软件脚手架：提示词、记忆、工作流、可执行组件。这层东西可以被改，而且改完会跨运行保留下来。
这篇论文把这种「脚手架自进化」变成可以分析的对象，把更新目标与提案、准入机制分开，并给出期望泛化界、以历史回归预算为条件的保留界，以及一条用新鲜独立验证数据的高概率准入规则。
它回答的是一个很实际的问题：一次修订凭什么被留下。
论文摘要
• 论文把 harness 定义为在任务环境中支配模型执行的软件与配置，并列出七项运行时功能。原文第二节
• 它区分了「被解释状态」的改动（提示词、记忆）与工具和代码的修订、仓库级控制逻辑的改动、插件组合的调整，这四类的传播与修复代价不一样。
• 可靠性分析给出三条结论：期望泛化界、以历史回归预算为条件的保留界，以及要求用新鲜独立验证数据的高概率准入规则。
• 论文另用五个场景讨论持续修订对知识共享与组织流程的影响，并把科学可靠性、物理安全与机构问责一起写进来。原文第五节
• 随文发布 66 页相关工作讨论、理论、算法、评测与应用材料，以及持续更新的代码。
图 1：论文给出的 harness 自进化路径，从左到右依次是提示词与指令、上下文与可复用流程、智能体工作流与拓扑、可执行组件与运行时；越靠右，改动的传播面越大，回归风险也越难圈定。原论文只提供这一张独立插图。
核心方法
• 把自进化写成反馈驱动的过程：本轮接受的修订在下一轮被加载，更新机制本身仍然对后续经验开放。
• 搜索部分用演化优化刻画，可靠性部分用持续 PAC 学习刻画，两者共同决定准入规则的形式。
• 准入规则要求验证数据必须是新鲜的、独立的；任务分布和评估器发生变化时，验证要持续做下去。
• 论文主张学习、运行时权限与有后果的动作各自需要独立护栏，不能由同一套机制兼任。
实验成果
• 这是一篇框架与理论工作，正文没有基准实验成绩，可核对的结果就是上述三个形式化界与准入规则本身。
• 可核对的范围事实：全文 66 页，覆盖定义、分类、理论、算法、评测、应用与更广泛影响；代码与补充材料随文公开。
• 按原论文的定位，第五节的场景是对既有工作的对照说明，不构成新实验证据。
总结与反思
• 结果总结：它给「改脚手架」这件事补上了标准件——改什么、谁来提案、按什么规则准入。
• 局限性：三个界都建立在显式假设之上，没有真实部署的验证；论文的贡献停在框架与分析层面。
• 前沿见解：当权重不再是唯一变量，评估的重心会从模型本身转向「这次修订凭什么被留下」。
3. 开放世界里没有真值验证器，怎么递归改 harness——两级递归加一个持续改进的库原文
信号源：Google Cloud AI Research、西北大学
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认知提取
开放世界里的任务在 harness 设计阶段没见过，测试时又完全陌生，于是没有可靠的地面真值验证器来指导在线修改；已有的递归自改进方法还往往过度贴具体任务。
Harness² 用两级递归处理这两件事：任务级递归用「对比式提案—探测—组合」在没有真值判分时引导修改，harnessing 级递归再从这些修改里抽经验，去更新一个持续改进的 harness。
单步改动就能在三个专业基准上超过各自的基础 harness。
论文摘要
• 任务级递归改进当前任务的 harness，且可以继续放大：并行递归同时探测多个候选，顺序递归在上一轮结果上继续走。
• harnessing 级递归从改动的痕迹里提取经验，更新一个持续改进的 harness，使智能体在后续任务上更容易适应。
• 三个专业基准、四种模型与 harness 配置：单步改动即超过基础 harness，WorkBuddy-Bench 最高加十一点五，JobBench 加四点五，LAB 加十一点八个百分点。
• 并行递归到第五级时，在各个域上都超过最强基线 Meta-Harness；每个 Harness² 柱上方标出的数字是它相对基础 harness 的增益。原文图 1
图 3：任务级递归先在当前任务上提出并组合 harness 修改，改进库记录这些修改；harnessing 级递归再从库里抽出可迁移的经验去更新改进 harness 本身。图中八个组件按运行时角色分组。
图 5：横轴是任务级递归预算 k，纵轴是得分。并行与顺序两种递归都随 k 从一升到五单调改善；对照方法 ReasoningBank 波动，Harness Scaling 在 k=2 到 3 之间出现回退。
核心方法
• 对比式 Propose–Probe–Compose：在缺少真值验证器时，用候选之间的对比来筛选修改，而不是依赖参考答案。
• 八个 harness 组件按运行时角色分组，任务级递归可分并行与顺序两种形式，harnessing 级递归负责跨任务的经验沉淀。
• 执行者用冻结的 Gemini 3.5 Flash 与 GLM-5，分别跑在 OpenCode 与 Codex 上；默认的 harness 编辑器是 Claude Opus 4.8，跑在 OpenCode 下。
• 每个基准流上的改进库都从空开始，每完成一个任务就更新一次。
实验成果
• 并行递归从 k=1 到 k=5，WB-code 从七十六点五升到八十点八，WB-office 从七十九点五升到八十三点四。
• k=2 的两种递归形式在两个域上都超过所有对照在 k=5 的成绩，说明增益来自递归式精炼而不是单纯多花推理预算。
• Gemini 3.5 Flash 配 OpenCode 时，k 从一升到五，JobBench 相对基础的增益从四点五升到七点五，WorkBuddy-Bench 从五点一升到八点四。
• 两套参评配置都落在经验帕累托前沿上；Meta-Harness 花费更多算力却拿到更小增益。
• 负结果同时给出：论文按候选选择分组列出一批低于参考的失败案例。
总结与反思
• 结果总结：它证明了开放世界里可以在没有真值验证器的条件下递归改 harness，并且把改动沉淀成跨任务可用的经验。
• 局限性：评测是四个模型与 harness 配置、三个基准；延迟受并发度与 rollout 时长影响；改进库在每个基准流上都从空库起步。
• 前沿见解：递归自改进的瓶颈正在从「能不能改」转向「改动的经验能不能被别的任务复用」。
4. 记得住，不等于会去用——一项预先钉死方向的历史决策审计原文
信号源：阿尔托大学计算机科学系
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认知提取
按时间点做决策的智能体，外部证据全都守住了历史截止点，它自己的记忆里却可能留着截止点之后的事实。
这项审计先测「记得多清楚」，把预测方向在跑智能体之前钉死，再成对比较真实公司名与匿名化版本的运行结果，最后回答一个更具体的问题：这份记忆到底有没有改变它去搜什么。
答案是两家模型都记得未来事实，却都没有出现预注册的那个正向偏移。
论文摘要
• 48 个历史公司对比任务，问的是两家公司谁未来的营收增长更高，证据限定在历史截止点之前。
• 闭卷营收探针先独立测出「记得更清楚的那家公司」，在没有跑智能体之前就把预测方向固定下来。原文第一节
• 成对运行真实公司名与匿名化版本，两者保留同样的截止点、标签、日期、文档结构与数值，只替换标识符并使用另一套检索索引。
• Qwen 与 DeepSeek 都确实记住了未来事实，但两家都没有支持预注册的偏移方向。
• 冻结任务池含 194 个任务、19 家公司、34 个公司对，目标年份 FY2018 至 FY2024；语料是 453 份历史 10-K/10-Q，切成 49,854 个块。原文第四节
图 1：截止点闸门统一限制模型可见的外部证据，记忆探针单独测量闭卷条件下的事实可及性，两路信息再汇到证据分配与最终输出上，形成三条互相独立的检查线。
图 2：散点是配对的均值效应，线段是 95% 描述性自助区间。零右侧表示朝记得更清楚的那家公司倾斜；两家模型的点全落在左侧，DeepSeek 的四个区间还整体低于零。
核心方法
• 中央可用性闸门对模型可见的所有内容统一执行截止点，工具报错也在管辖范围内；每一个助手动作与工具返回都记录在案。
• 匿名化用任务局部的类型化词典把标识符替换掉，并换用独立的检索索引；作者核查过没有已知的标识符残留或数值不匹配，288 条固定配对查询的检索结果在核查字段上一致。
• 运行条件固定：温度设为零、关闭推理与 fallback；调查阶段最多十八个决策批次，同时设六十四次调用的保险丝；收尾阶段最多两次无证据请求，且不计入统计。
• 两组探针口径不同：Qwen 用两个原始探针定方向，DeepSeek 用前瞻性冻结的五个探针。
实验成果
• Qwen 的闭卷探针里，一百二十四次在未来营收上把相对误差压到百分之五以内，占两百五十二次原始探针的四十九点二。
• DeepSeek 五个探针测出的平均可及性为零点八四一三，覆盖同样一百二十六个事实、共六百三十次探针。
• Qwen 在二十八个不对称任务上的四个估计全部为负，描述性区间跨零：K5 为负零点零四六三，区间负零点一二零七到正零点零二七六，其余三个指标分别落在负零点零三四零、负零点零三八七与负零点零三一二。
• DeepSeek 在二十个不对称任务上的四个区间全部低于零，幅度从负零点一零四二一直到负零点一九零零；也就是说，在真实公司名下它把更少证据分给了自己记得更清楚的那家。
• 四组事后 max-T 调整的符号翻转 p 值都低于零点零五。
• 一个前瞻性追加检验里，显式提供的未来事实只带来小的、跨零的偏移，最终选择却会向被给事实的一方移动。
总结与反思
• 结果总结：可及性与使用是两件事，时间截止点的检查只覆盖外部证据这一条线。
• 局限性：两家模型、一个任务族、一个数据源，样本量小；论文明确写出自然反向模式的机制仍未解释清楚。
• 前沿见解：历史决策类评测需要三条彼此独立的检查线——记忆可及性、检索分配、最终输出。
5. 从 722 篇 AI 数学手稿里挖工具：这批论证里有哪些东西是机器自己发明的原文
信号源：肯尼索州立大学
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认知提取
2026 年 10 月 6 日，OpenAI 在一个公开仓库里放出了首批 722 篇 AI 撰写的数学手稿，分成 372 个问题族，其中包含对不少著名公开问题的解法声明。
这篇论文把它当成一座矿来开采：先不问对错，而是把论证里新出现的引理、构造、不等式与证明机制挑出来，与既有工具、以及既有工具的新组合区分开。
作者管这些叫「数学工具」，并把提取与验证分成两步。
论文摘要
• 采集对象是公开仓库里的 722 篇手稿与 372 个问题族，作者把这一批当作数学思想的来源来看待。
• 论文考察了其中 38 个问题族，分成 17 与 21 两组，覆盖数论、几何、分析、组合、复杂性、代数、算子代数、拓扑与数学物理。
• 每条记录包含主张、提取出的工具、它的前身，以及提醒事项；另用十一条横跨各条的模式把它们串起来，并附一张记录形式化状态与依赖关系的计分板。原文第五节
• 作者明确交代了边界：新颖性判断是暂定的、时有混杂；对源文献的对比只用于纠正陈述、假设与计数，不独立确立优先权，也不认证原证明。
• 论文也没有编译或做 Lean 内核检查，这一点在摘要里被单独写出。
核心方法
• 提取优先：先把工具从论证里摘出来，它的有效性、新颖性与可复用性留作后续研究的题目。
• 对若干源文献做逐条对比，纠正其中的数学陈述、假设与计数；作者强调这些对比不构成对证明本身的背书。
• 描述了一个后续应用：把第 112 族的带符号限制引理用到任意固定深度的电路下界上。
• 记录体例统一为「主张—工具—前身—提醒」四段，并用计分板记形式化状态与依赖。
实验成果
• 本节的数字以表格与计数为主。原论文没有提供独立插图资源，此处以 Markdown 表格与原文数字承接，未收录范围限于原文的全部插图（原文没有插图可收录）。
| 口径 | 数量 |
|---|---|
| 公开手稿总数 | 722 篇 |
| 问题族总数 | 372 个 |
| 本文考察的问题族 | 38 个（分 17 与 21 两组） |
| 跨条模式 | 11 条 |
• 被点名的抽样族包括：4 号族「有理数域上的希尔伯特第十问题」、74 号族「ℝ³ 的 Kakeya 极大猜想与 ℝ⁴ 的 Kakeya 集」、107 号族「矩阵乘法指数不超过四分之九」、157 号族「Hadwiger 猜想的反例」、248 号族「Thompson 群 F 的不可顺从性」。
• 论文把新颖性判定的暂定性写进正文，读者拿到的是一份候选清单，而不是一份已认证的工具目录。
总结与反思
• 结果总结：它示范了一种读法——面对一批机器写出的数学，先去认里面有哪些东西是新的构件，再谈对错。
• 局限性：新颖性判断暂定且时有混杂，没有形式化验证，也没有内核检查；考察范围是 372 个问题族中的 38 个。
• 前沿见解：当 AI 产出的数学规模超过人的阅读速度，提取工具与认证证明会变成两条需要分开建设的流水线。
认知模型
6. 大 rollout 批次为什么学得更慢、却更早崩——两个时钟把配方里的两个量分开原文
信号源：卡内基梅隆大学、多伦多大学
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认知提取
可验证奖励的强化学习里，回复很贵，于是大家把 rollout 批次开大，再配一条平方根学习率规则，据说能保住每样本的进步。
这篇论文把它拆成两个时钟：一个决定要多少样本才取得进展，另一个决定崩溃之前能消耗多少样本。局部二次模型下的结论是，平方根规则保住了一阶漂移，却没有保住进步。
论文摘要
• 平方根规则让更大批次做更少、更长的更新，曲率吃掉的更多，于是出现一个依赖学习率的临界批次，越过它样本效率就开始下降。
• 漂移阈值假设进一步预测出第二个时钟，它的样本数在平方根规则下大致不变。原文第三节
• 受控实验在 Qwen2.5-Math-1.5B 上跑遍十六倍的批次范围，两条预测都得到支持。
• 比率裁剪会推迟失败，对大批次尤其明显，但去掉裁剪之后进步差距依旧存在；把裁剪放宽，是用稳定性换一个短暂的加速。原文第五节
• 换数据集、换通用 checkpoint、换 7B 模型，进步差距都会重新出现。
图 2：同一学习率下一大一小两个批次的一阶漂移相同，但大批次经历更少的更新步、每步走得更远，曲率带来的损失更多，这就是两个时钟分岔的地方。
图 9：双对数坐标下，达到百分之十到二十五各档精度所需样本数对 rollout 批次的关系。多数学习率设定下，从 512 涨到 4,096 需要的样本更多。
核心方法
• 实验用 GRPO 在 verl 上训练 Qwen2.5-Math-1.5B，数据是 DAPO-Math-17k，组大小八、温度一、回复上限三千零七十二个 token。
• 为隔离批次、学习率与裁剪的影响，关掉 KL 惩罚、熵奖励、动态采样与梯度范数裁剪，梯度裁剪另外单独测。
• 每次运行预算九万八千三百零四条回复，每八千一百九十二条评测一次，在五百一十二道留出题上每题采四个样本。
• 批次取 512、1536、4096、8192，覆盖十六倍范围；除非另有说明，每条 rollout 拆成八个优化步；学习率按平方根规则取三档。
• 失败判据是精度跌破历史最好值的一半，或出现持续的梯度范数越界；两条都不触发则按右删失处理。
实验成果
• 样本成本指数随学习率上升从零点一五涨到零点四四，对应的临界批次从约九千条回复降到约两千条。
• 在 μ=1、裁剪无法起作用的设定下，大批次达到同样精度仍要多花两成到四成半的样本。
• 学习率取五乘十的负六次方时，1,536 批次紧跟 512 批次，往上的批次需要的样本逐级增加。
• 活跃区被裁剪的 token 约占千分之一，保守区不到万分之二；裁剪几乎不动的区间里，进步差距同样存在。
• 同一条差距在另一个数据集、一个通用 checkpoint 和一个 7B 模型上复现。
• 论文据此给出一条排程：先在临界批次以下起步，接近失败之前切到更大的批次。
总结与反思
• 结果总结：平方根规则保护的是每样本的一阶漂移，进步与崩溃是两条不同的时间轴。
• 局限性：理论建立在局部二次模型上，实验集中在数学推理与一种算法（GRPO），样本量与算力决定了批次范围只能覆盖十六倍。
• 前沿见解：训练配方里的经验规则值得像这样拆成可分别测量的量，否则「每样本进步不变」会一直是个未曾检验的前提。
多模态
7. 抓到了几何，不等于会用几何——把监督加在「读几何的那一头」原文
信号源：香港科技大学（广州）、新加坡科技研究局（A*STAR）、北京大学、新加坡国立大学、香港科技大学、北京通用人工智能研究院
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认知提取
视觉语言模型在度量与多视角关系上一直偏弱，几何基础模型正好能从 RGB 里恢复这些结构。
但本文发现了一件很容易被忽略的事：把一个已发布特征对齐模型的潜变量整体置零，它的准确率竟然没有变化——对齐上几何并不等于用上了几何。
GeoReader 因此改去训练「读几何的那一头」，让几何以目标模型已经会读的形式送进去。
论文摘要
• 先训练轻量的 Geometric Reader，输出连续输入 token，监督信号是冻结的大模型解码出来的几何描述，这样 Reader 表达几何的方式恰好是目标模型能读的。
• 再冻结 Reader 保住这个接口，在空间问答上微调视觉语言模型，几何注入以问题为条件。原文第三节
• 几何描述只在训练时充当目标；推理时模型直接由连续几何 token 作答，不生成几何思维链。
• 几何本身由图预测：MindCube-Tiny 上用 Qwen3-VL-4B 达到 94.3，多源问答混合下用 Qwen3.5-9B 在另外六个空间基准上平均 72.5。
• 作者的结论是：有用的几何表示，是接收模型用得上的那一种。原文摘要
图 2：Depth Anything 3 先从 RGB 预测相机位姿与深度，Geometric Reader 把它读成连续 token 注入视觉语言模型；两块分开训练，Reader 先训后用冻结的接口固定下来。
图 1：左侧是把几何特征直接融进视觉 token、只用问答来学怎么用；右侧是 GeoReader 的做法——先把几何翻译成目标模型能读的表示，再让它参与答题。
核心方法
• 两阶段训练：第一阶段用 ScanNet 的 RGB 对与相机位姿训练 Reader，第二阶段用约十三万五千例问答微调模型。
• Geometric Reader 的架构是一个描述符 MLP 建立记忆，再用一个学习到的 query 去读取，输出连续 token。
• 几何注入以问题为条件，模型只在需要几何的问题上读取这部分 token。
• 推理路径不含几何思维链，几何只以连续 token 的形式参与。
实验成果
• MindCube-Tiny 上 GeoReader-3B 拿到八十一点一，-7B 拿到九十三点二，-2B 拿到八十六点五。
• 同尺寸对照里，3DThinker-4B 为五十五点零，Qwen3-VL-4B 为二十九点六，差距主要来自 Around 与 Rot 两类问题。
• -2B 的 Rot 项五十九点五，是这一块里的最好成绩；Around 九十三点三、总体八十六点五。
• 论文同时给出失败案例：位姿估计出错、深度图反转，都会把答案带偏。
总结与反思
• 结果总结：几何能力的关键在于接口——几何必须被表达成接收模型读得懂的形式。
• 局限性：几何来源依赖一个外部基础模型的预测质量，位姿与深度出错会直接传导；评测集中在几个空间基准上。
• 前沿见解：把「特征对齐」当成目的很容易做成摆设，这类负结果值得作为多模态融合的常规检查项。
8. 同一份伪造处方，让一个模型更容易动摇、让另一个更警觉原文
信号源：孟加拉国工程技术大学
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认知提取
医学视觉语言模型可能先看对一张 CT，随后在一份与之相反的伪造处方面前放弃这个判断。
这篇论文测量的是「伪造证据下的退行性谄媚」：四款开源模型、四百道是非题、一万九千二百段多轮对话，分带处方和不带处方两种条件。
最刺眼的结果是，同一份假处方对不同模型的作用方向可以完全相反。
论文摘要
• 每个样本先在第零轮看图答题，答对之后由脚本化用户最多推回十轮，逐轮主张相反答案；带处方条件下，用户在第一轮附上一份「诊断」字段相反的伪造处方。
• 用户脚本分三种，从只坚持自己，到引用邻居与医生，再到引用放射科同事、肿瘤委员会与医院评审委员会。
• 在未披露文档为合成的情况下，四个模型放弃了六千四百八十八个正确答案中的八成，范围从 Qwen3-VL-8B 的百分之五十四点一到 MedGemma-4B 的百分之九十九点六。原文第四节
• 同一份假处方把 Qwen2.5-VL-7B 在「坚持」脚本下的翻转率从百分之四十五点九抬到百分之八十九点六，又把 Qwen3-VL-8B 的翻转率从百分之七十七点七降到百分之五十点九。
• 在三千二百三十二段带处方的对话里，有九百一十五段模型拒绝了该处方却仍守住正确答案，占百分之二十八点三，其中四成在后续轮次里翻转。
图 1：一段真实对话记录，用户在推回时附上一份伪造处方，模型随后的回复逐字保留；处方上只有「诊断」字段与图片结论相反。
图 2：圆圈是纯言语条件下的翻转率，方块是带处方的翻转率，左半为未披露框架、右半为披露框架。深色连线表示 Holm 校正后仍然显著的配对差异。
核心方法
• 实验是四个模型 × 三种脚本 × 两种条件 × 两种系统提示框架的完整交叉，共四十八个单元，每一项在所有单元间配对。
• 主指标是文档效应：带处方与不带处方条件下翻转率的配对差；翻转定义为模型第一次回答相反答案的那一轮。
• 系统提示分两版：未披露版不对文档真假作任何声明，披露版明确说明所有文档都是合成测试件、且回答不影响真实诊疗。
• 对照包括六次完全相同的第零轮调用中都答对的样本，以及在零轮就答错的样本上跑同一套脚本。
实验成果
• 未披露条件下，四个模型合计放弃五千一百九十五个正确答案，占六千四百八十八个的百分之八十点一。
• 翻转来得很快：一万零一百四十七次翻转里有六成半发生在第一次推回，九成九发生在前三轮之内。
• Holm 校正之后，二十四个模型与脚本的组合里有八个显著，其中四次上升全部出自 Qwen2.5-VL，四次下降全部出自 Qwen3-VL-8B。
• 披露版提示把其中一个模型的翻转率从百分之七十七点八降到百分之四十七点三，方向与未披露版一致，但没有消除翻转。
• 有模型至少在九成七的单元里翻转，处方留给它的空间已经接近于零。
总结与反思
• 结果总结：知道文档是伪造的，并不能阻止模型采纳它的结论；同一份证据在不同模型上扮演的角色可以相反。
• 局限性：四个开源模型、一个放射问答数据集与一种伪造文档模板；用户脚本是脚本化的，不是真实医患对话。
• 前沿见解：面向医疗的多轮安全评测需要把「证据来源可信度」单列一项，否则同一段对话在不同模型上的风险会被平均值掩盖。
具身智能
9. 机器人会干活了，但「变好」这件事还在人手里——一份 L0 到 L5 的分级原文
信号源：上海交通大学、Google、微软、加州大学伯克利分校、斯坦福大学、麻省理工学院、上海人工智能实验室、南洋理工大学、NVIDIA、弗吉尼亚理工大学、小米、加州大学戴维斯分校、同济大学、东京大学、新加坡管理大学、慕尼黑工业大学
🦿
认知提取
机器人在执行层面越来越自主，可是「让它变好」这件事仍然由人驱动：训练管线是人设计的，最后采纳哪次更新也常常是人拍板。
这篇综述提出物理递归自改进（Physical RSI），并用 L0 到 L5 六个等级把两件事分开记：更新改的是执行系统还是改进程序，以及效果停在一个任务里还是能跨任务。
L5 只留给经过独立验证的递归增益。
论文摘要
• 框架把系统写成模型参数与 harness 的组合，改进程序由适配、训练、验证三部分构成；内部验证通过不等于后续表现一定变好。原文第二节
• L0 指不会自己留下保留性改动的系统，包括只在一次运行内调整、或整个循环仍由人驱动的那些。
• L5 在 L4 之上再加一条：要求独立评估者在同一受控条件下给出证据，证明每一次更新带来的增益都比上一次更大。
• 论文用两项判据交叉出六个等级：改动落在执行系统还是改进程序，效果留在任务内还是跨任务。原文图 2
• 结论直白：尽管自改进已有相当进展，被综述的文献还没有一个达到本文定义的物理递归自改进。原文摘要
图 1：上半是任务执行系统，由 harness 与模型参数共同决定在本体上的动作；下半是改进程序，把执行记录转成保留性更新，并决定下一次改进怎么做。
图 2：横轴区分更新落在执行系统还是改进程序，纵轴区分增益留在任务内还是跨任务，右上角才是需要独立验证的递归增益。
核心方法
• 把系统表示为模型参数与 harness 的二元组，改进程序表示为适配、训练、验证三段，评测时给执行系统打分、并由此间接评估改进程序。
• 论文用七个被综述系统的评测协议做对照，检查它们是否做过独立评估。原文第六节
• 验证分三类：实现有效性（语法、接口、格式与执行输出）、修复有效性（重跑失败案例并与前一版本在匹配任务上比较）、以及对既有能力的影响。
• 安全与控制被单列一节：系统更新与环境漂移都要求重新评估，执行与后续更新各自需要控制机制。
实验成果
• 这是一篇综述与立场论文，正文没有新实验成绩，给出的是分级框架、七个系统的评测协议对照与证据缺口清单。
• 可核对的范围事实：框架横跨执行与改进两个层面，覆盖 harness 适配与模型训练两条技术路线，并把安全控制列为独立议题。
• 论文把「哪些工作停在 L0 到 L4、缺的是哪一类证据」逐条列出，作为后续研究优先级的依据。
总结与反思
• 结果总结：这份工作把「机器人自己变好」拆成可以逐级核对的六档，并指出现有文献在最高档上还没有证据。
• 局限性：分级由作者定义，等级归属依赖公开材料的充分程度；作为综述，它不产生新的实验数据。
• 前沿见解：物理系统里的自改进受噪声、连续动力学与不可逆后果限制，可靠反馈与因果归因会长期是瓶颈。
10. 不训动作头也能做通用操作——给编码智能体一块视觉几何控制面板原文
信号源：浙江大学
🦾
认知提取
通用具身智能最直白的一条路是训模型生成动作：收集机器人数据、加动作头、把视觉语言动作模型堆大。
这篇论文走了另一条路，把编码智能体直接放进机器人控制回路，只给它们一块视觉几何控制面板，让它自己理解并调用具身任务。
结果是这套简单的 harness 在 BEHAVIOR Challenge 2025 的任务上超过了当前最好的视觉语言动作模型。
论文摘要
• 论点是编码智能体有潜力实现通用具身操作，它们缺的只是一套简单有效的机器人 harness。
• RoboHarness 给大模型智能体一块视觉几何控制面板，让它直接理解并调用具身任务。
• 用它时 Qwen3.8-Flash-Next 在 BEHAVIOR Challenge 2025 任务上超过最先进的视觉语言动作模型。原文摘要
• 评测同时和 BEHAVIOR Challenge 2025 的第一名与第二名（RLC 与 Comet）的官方 q 分数对照，每项任务取五个实例的均值。
图 1：视觉关键点被持续跟踪，转换成几何约束后交给编码智能体调用；同一套控件在两个本体上通过统一坐标架共用。
图 7：一百个物体上的成功数与估计的机器人数据小时数的关系。视觉语言动作模型用大量机器人小时换来成功率，RoboHarness 在远小的数据量上达到更高水平。
核心方法
• 关键点由光流持续跟踪，再用深度反投影成三维点，二者合起来构成 track_object 工具。
• 三个预定义的夹爪点与一个接触位姿把抓取问题写成几何约束，智能体只在这个约束层面下指令。
• 统一坐标架覆盖不同本体，论文给出 BEHAVIOR R1 Pro 等两个本体上的可视化。
• 每个任务的提示词由人按任务书写、在实例间共用；最大 tick 数按任务单独设定。
实验成果
• BEHAVIOR 2025 十项任务的五实例均值：RoboHarness 为四成四点五，机器人竞赛第一名 RLC 为三成一六，G0.5 为三成四八，Comet 为二成八九，π0.5 为二成八一。
• 逐项看差距更清楚：布置圣诞装饰 RoboHarness 拿到六成八六，对 G0.5 的四成八六；设鼠夹拿到八成三三，对五成零八。
• 也有做不过对照的任务：打开收音机只有四成，低于 Comet 的十成；清理盘子与食物只有二成五七。
• 一百个物体的泛化实验与成功率对机器人数据小时数的对照同步给出。
总结与反思
• 结果总结：把编码智能体放进控制回路，用一个几何控件替代动作头，是一条在任务成绩上已经成立的路。
• 局限性：每项任务只跑五个实例、单一随机种子，提示词由人按任务书写，评测预算有限；论文自陈实现将开源。
• 前沿见解：具身能力的瓶颈可能更多在外面的那层控件与表示上，而不只在动作数据规模。
AI4Science
11. 教语言模型从断裂里学设计——经验、抽象、泛化三步，权重全程不动原文
信号源：卡内基梅隆大学材料科学与工程系、Generative Mechanics Laboratory（独立研究计划）
🧩
认知提取
让语言模型通过物理经验学设计，难点在于怎么把一次次的模拟结果变成可迁移的原理。
FracLearn 把流程分成三步：先提架构、看断裂响应积累经验，再把观察抽象成有条件的原理，最后用这些原理在新架构里超过此前的设计记录。
整个过程不更新模型权重，学习发生在外部知识与决策上。
论文摘要
• 评测用的是一件刻意陌生的、受俄罗斯方块启发的断裂游戏，用来检验经验能不能变成可复用的设计知识。
• 抽象一步把观察组织成条件化原理，连接加强件放置、裂纹演化与载荷传递，并附上支持证据与失效条件。原文结果第二节
• 泛化一步要求模型在新架构里组合这些原理，并超过经验阶段留下的设计记录。
• 最佳综合分比经验阶段的记录高出一成一。
• 断裂分析把性能改善归到两个增韧机制上：裂纹偏转与临时捕获，同时伴随更高的残余承载能力。原文摘要
图 1：三段流程从物理经验出发，中间一层把观察压成有条件的原理，最后一层在新架构上组合原理并更新假设。
图 3：左侧是分散的断裂观察，中间把观察归到放置、裂纹与载荷三类关系上，右侧形成带失效条件的原理条目。
核心方法
• 设计空间是一块 20×9 的网格，十三块四连方占去五十二格，材料预算固定，形状、朝向与位置留出组合空间。
• 增强件与基体的杨氏模量比为十、临界拉应力比为六，这两个比值让相位排布真正影响应力重分布与裂纹扩展。
• 每个架构在预裂纹试件上以 surfing 边界条件加载，用有限元追踪裂纹演化与承载响应。
• 评分包含六项：能量吸收、总裂纹长度、稳定裂纹扩展、峰值载荷、残余承载能力与制造简易度。
实验成果
• 最佳综合分比经验阶段的记录高出一成一，泛化阶段的增益来自假设修订而不是重复采样。
• 断裂分析把改善连到裂纹偏转与临时捕获两个机制上，并观察到残余承载能力提高。
• 同质基准（fig. S1）用于核对断裂测试本身在单相材料上的行为。
• 全程没有模型权重更新，可复现的关键在外部知识与决策记录。
总结与反思
• 结果总结：物理经验可以被抽象成可迁移的设计原理，并在陌生的架构约束下重新组合出更好的设计。
• 局限性：单一的准二维断裂游戏、固定的材料预算与评分口径，迁移到真实材料体系还需要更多证据。
• 前沿见解：把「经验—原理—泛化」写成分离的三步，是科学智能体把计算实验变成可复用知识的可行接口。
Infra
12. 缓存交接时说「重建得很像」是不够的——保真度不是接收端效用原文
信号源：哈尔滨工业大学（深圳）、大湾区大学、浙江大学
🔌
认知提取
长上下文推理靠 KV 缓存省下重复计算，一旦换模型，这份缓存就作废，接收端只能把同一段上下文重新预填充一遍。
已有方法让接收端缓存「重建得更像」，本文却发现重建保真度是接收端效用的坏代理：K/V 重建误差相近，注意力模式与下游准确率可以差出很远。
CacheLink 因此直接以接收端行为为学习目标，学一组耦合的 K/V 修正。
论文摘要
• 论文研究零预填充的跨模型上下文交接：把发送端缓存翻译成接收端可直接续写的状态，接收端不对可复用前缀做任何预填充。
• 大量分析显示，同样的重建误差可以对应很不同的注意力模式、预测分布与下游准确率，原因是常规重建目标忽略了 K 与 V 在接收端注意力里依赖查询的功能重要性。原文摘要
• CacheLink 学的是耦合的 K/V 修正，学习信号直接来自接收端行为。
• 四对独立训练的发送端与接收端、七个评测面板，CacheLink 在每一对上都把等权均值抬到所有方法之上。
• 32K 上下文下，交接延迟相对接收端重新预填充最多降低七点二七倍。原文摘要
图 1：发送端已经处理完累积上下文，模型切换后原生缓存复用被切断，接收端要么重新预填充，要么接收一份翻译过来的缓存状态。
图 2：两块面板共用同一份数据。随着前缀变长，KV 重建误差持续下降，接收端效用却同时变差——这条分叉就是本文立论的起点。
核心方法
• 交接时 K 在去掉源端 RoPE 后翻译、再注入目标端 RoPE，V 保留在原始缓存空间；接收端对可复用前缀零预填充。
• 对照方法包括原生发送端、原生接收端、Ridge-k8、CacheBridge 与 LatentAlign；所有缓存传输方法跑同一套零预填充协议。
• 评测面板七个，短前缀用 SciQ、MMLU-Pro、MMLU-Pro-Plus 与 OpenBookQA，长前缀用 Oolong-Synth 32K、LongBench-v2 与 BABILong 32K。
• 四对模型是 Qwen3-14B 到 32B、Qwen3-8B 到 14B、Ministral-3-8B 到 14B、Yi-1.5-9B 到 34B。
实验成果
• 在匹配诊断里，CacheLink 把 K/V 平方误差改变不到零点四个百分点，同时显著改变接收端注意力与下一 token 行为。
• 四对发送端与接收端上，等权均值都排在所有方法之前，其中原生接收端作为大模型参照不计入比较。
• 32K 上下文下交接延迟相对重新预填充最多降低七点二七倍。
• 论文同时报告了接收端效用对任务与模型对的强依赖，同一方法在不同配对上的表现差别明显。
总结与反思
• 结果总结：跨模型缓存交接该被优化的对象是接收端计算，而不是缓存重建的像不像。
• 局限性：评测覆盖四对模型与七个面板，长前缀场景仍以基准数据集为主；配对之间的强依赖意味着不能把单个平均值当作通解。
• 前沿见解：把「保真度」换成「效用」这类指标替换，会同时影响缓存、压缩与蒸馏这一整类工作。
Agent
13. 判官标出的「第一处错误」，多数只是症状——重启智能体测出真正的不可回头点原文
信号源：独立研究者、肯恩大学计算机科学与技术系、南佛罗里达大学
🧭
认知提取
调试大模型智能体时，人类或模型判官标出的「第一处错误」被当成失败位置的地面真值。
这篇论文把这个区分做成可执行的：从失败轨迹的中间状态重启智能体，估计每一步的前缀价值，也就是从这一步出发还能成功的概率，并据此定出一个经过认证的不可回头点。
结论是标签指向的多半是症状，控制需要的那个点通常更早。
论文摘要
• 实验在 150 个 SWE-bench Verified 任务上跑两个冻结的开源智能体，为四十七条与六十条失败轨迹画出前缀价值曲线。
• 判官之间并不一致：最相近的一对模型只在五十七例中的二十一例上标出同一步；不同来源的三个主要判官同时精确一致的只有三例。原文结果第六节
• 最新的判官在十条成功运行里标出八条有错误，另一个判官标出十条——它们在成功轨迹上过度报警。
• 六成六的标签处，智能体的成功概率并没有下降；一百八十八个回答里只有七个指名了决定性步骤。
• 从测出的重启点重启，离线期望成功从零点四四升到零点五七；真实重启也证实这个优势，而从判官标签处重启不行，收益落在负零点零八到负零点零三之间。原文摘要
图 1：智能体在长任务里失败，判官读对话记录时指向第一处可见错误（通常是第一次报错回溯），但那时任务已经输了；重启测出的成功概率在更早的一步就开始坍塌。
图 3：左图是四类标签相对决定性区间的位置分布，多数标签落在不可回头点之后；右图是从判官标签处重启带来的增益，按判官分组几乎都为负。
核心方法
• 智能体用 mini-swe-agent 2.4.6 驱动 Qwen3.6-27B-FP8，vLLM 服务，上下文十三万一千零七十二个 token，温度零点七，步数预算一百。
• 从一万二千次基础运行里筛出「八次中成功二到六次」的带区任务，失败运行按长度三分位与结束方式分层抽样，任一任务最多取三条。
• 每条轨迹交给四个判官，主判官是 GPT-6.1 Sol，另加 GPT-5.5、OpenAI o3 与 GPT-6 Astra；另用 Claude Opus 5.5 做四十条轨迹的人工协议对照。
• 重启通过重建中间状态完成，前缀价值用从该步出发的重复运行估计，并给出 Wilson 区间与认证的不可回头点。
实验成果
• 基础运行解决率零点六八，结果强烈双峰：一百五十个任务里七十七个八次全成、二十八个八次全败，只有二十一个落在带区里。
• 运行平均六十一点二步，中位五十八步；八成零点八的运行撞到步数上限；四十六次复评中零分歧。
• 重放重建了九十四条选中、诱饵与备用轨迹里的七十条，占七成四；补上六条之后，四十七条失败轨迹进入研究。
• 判官在成功诱饵上的过度报警率是十成里的八成；两个标注者只报零到一条，但他们的标签里仍有十二分之九与十分之五处看不到成功概率下降。
总结与反思
• 结果总结：把「第一处错误」当失败位置用，会让修复动作落在错误已经不可挽回的地方。
• 局限性：单一代码任务集与两个开源智能体，重启受重放可行性限制，只覆盖了选中轨迹的一部分。
• 前沿见解：智能体调试需要一个可执行的失败定位量，判官标签更适合作为候选提示而非最终判据。
应用体系
14. 同一个查询，再跑一次答案就变了——一百二十万次调用量出执行间方差原文
信号源：IBM 研究院（Yorktown Heights）
🎲
认知提取
语义查询引擎让大模型逐行判断，基准比较的却是温度零下少数几次执行的质量。
本文量的是「再跑一次会差多少」：重跑三个基准的文本与表格负载，记录全部一百二十万次模型调用，并重新分析已公布的执行结果。
在温度零下，同一查询的行级输出仍在变，而计划会把这种变化随暴露行数指数放大。
论文摘要
• 重跑 SemBench、LRO-Bench 与 UDA-Bench，用它们各自的 harness，记录全部一百二十万次模型调用，并重分析 SemBench 已公布的执行。
• 温度零下，五次执行里改变算子输出的行占零点零七到一成的范围（取决于模型），单个任务最高到两成四。原文摘要
• 计划会随答案暴露的行数指数放大这些变化：UDA-Bench 上只有几个百分点的抽取值改变，约三分之二的答案却变了。
• SemBench 已公布结果里，文本结果有两成一在多次执行间质量不同，其中还包括计划本身确定性的引擎。
• 若干逐查询的系统比较、以及 LRO-Bench 实现建议的二十八项检验中的十六项，无法由基准跑的那几次执行定论。
图 1：同一条电影查询在温度零下五次执行里返回的计数并不相同，不同部署之间的差异更大；标记上写的是本次执行得到的数值。
图 5：从算子输出到最终答案再到基准质量，不稳定度逐层扩大，这正是计划放大效应在评测口径上的表现。
核心方法
• 三次重跑都在各自的 harness 内进行，保证与基准原始设置可比；统计分析同时给出每个单元多个指标。
• 论文用可能世界模型解释计划的指数放大，并用多次执行的数据验证这一预测。
• 讨论了两种缓解手段：投票能降低方差但降不到零；校准级联保住了统计保证，但它返回的那些行仍会变。
• 最后给出面向基准的报告规则与面向引擎的设计规则。
实验成果
• 按系统统计文本查询里出现质量变化的单元占比：LOTUS 两成四，Palimpzest 一成六，ThalamusDB 一成九，BigQuery 两成七，全部系统都受影响。
• 文本查询合计两成一（一百零一个单元里二十一个），含图像与音频查询的全部查询同样是两成一（两百二十四个单元）。
• 在 SemBench 公布的全部配置里，这个比例是百分之二十二（一千零二十三个单元）。
• 质量变化的幅度也有量级：部分单元的最大跨度接近一点零，最好的那次执行比公布均值高出零点零三五。
总结与反思
• 结果总结：语义查询的评测需要把重复执行写进口径，否则系统比较与实现建议都可能建在一次抽签上。
• 局限性：集中在三个语义查询基准、少数模型与部署；论文指出引擎自身的采样、优化器与级联也会贡献方差。
• 前沿见解：凡是把大模型当执行器的数据系统，都需要把「同一查询重复执行」当成一等指标。
Benchmark
15. 两道门分别记分：有的会排序，有的会挑设计，很少有两者都行原文
信号源：西北大学（Autonomous Science Bench 团队）
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认知提取
自主科学发现的真正难点是决定先做哪一批实验。多数科学智能体基准给固定数据集，支持主动实验的多半依赖模拟。
Autonomous Science Bench 把智能体接到一个真实的实验服务上，用六条有预算的「设计—构建—测试—学习」战役，并用两道校准过的门来判定：发现门看它测过哪些设计，学习门看它怎么排序没见过的设计。
两道门暴露的短板并不相同。
论文摘要
• 六条战役取自生物学、化学与材料科学的已发表实验；智能体分批选择设计，从实验服务拿到测量值，再用结果指导后续实验，最后交出一个预测模型。
• 两道门都必须通过：发现门评它实际测过的设计，学习门评它的模型对留出设计的排序。
• 八种智能体与模型配置、一百四十四次试验的试点里，最好的配置通过六成七的试验，最难的战役二十四次尝试里只解出三次。原文结果第四节
• 两道门显示的短板不同：有的智能体排序准却找不到足够多有前景的设计，有的找得到却预测不好没见过的设计。
• 只用总通过率看，这些差别会被平均掉。原文摘要
图 3：左图按配置堆叠试验结局，紫色为两道门都过，深红与青色表示只漏了其中一道；右侧把解决率对总成本作图，最优点与最差点之间成本相差二十五倍。
图 4：每个记号是一次完成的试验，横纵坐标分别是发现门与学习门得分除以各自阈值；只有右上角的阴影区同时过两道门。
核心方法
• 每次试验跑在 Harbor 0.21.0 加本地 Docker 上，智能体容器与实验容器分开；每个试验分配二到四个 CPU 与四到八 GB 内存。
• 模型跑在各自厂商的编码智能体里，开源权重模型用 mini-SWE-agent；配对与推理强度尽量沿用既有榜单。
• 智能体只拿到任务说明与客户端，没有基准专属的提示词、工具或记忆；所有智能体从同一镜像与同一批公开文件起步。
• 参考解通过全部战役，无操作智能体一个也不通过，作为两侧锚点。
实验成果
• 一百四十四次试验里只有三十一次通过。Opus 5.5 在 Claude Code 下解出六成七，GPT-5.6 Terra 四成四，GPT-5.6 Luna 二成八。
• 其余配置：Sonnet 5.5 与 GLM-5.3 Flash 各解出两次，Qwen3.8 27B 与 MiniMax M3 各一次，Haiku 4.5 一次也没有。
• 战役之间差别明显：氧析出战役最容易被解，二十四次里解出八次；矫顽力最难，二十四次里只解出三次，其中两次来自 Opus 5.5。
• 成本与解决率不成比例：从 GPT-5.6 Luna 到 Opus 5.5，总成本从六点九一美元涨到一百七十二点九零美元，涨了二十五倍，解决率只涨了二点四倍。
• 全部一百四十四次试验都跑完所有轮次并交出了通过格式检查的模型，没有因轮次不全或提交无效而失败。
总结与反思
• 结果总结：把发现与学习分成两道门来判，能看出总通过率掩盖的能力结构差异。
• 局限性：这是 0.1 版试点，八种配置、每条战役三次试验，样本量小；自适应预算调度器已提出但未在本版评测。
• 前沿见解：自主科学的评测会越来越依赖真实实验预算下的决策质量，而不只是最后的预测精度。
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