<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>前沿调研 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E5%89%8D%E6%B2%BF%E8%B0%83%E7%A0%94/</link><description>Recent content in 前沿调研 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E5%89%8D%E6%B2%BF%E8%B0%83%E7%A0%94/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>SkillProx: Self-Evolving Agent Skills via Proximal Textual Gradient Descent 精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-11-skillprox-paper-reading/</link><pubDate>Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-08-11-skillprox-paper-reading/</guid><description>港科大的 SkillProx 把 LLM Agent 的「技能自进化」重新拆解为「近端梯度下降」的前向-后向两阶段：前向用闭环重执行拦截退化的诊断补丁，后向用冻结的留一效用审计配合验证门控选择性整合/降级/删除知识单元。相比最强梯度基线 SkillGrad 平均提升 3.0pp，且消融清晰地揭示了「闭环诊断 -1.5、近端收缩 -2.5」的因果分工。本精读以九部分结构，详解这套自进化框架的方法机制、实验证据、效果根源与可迁移灵感。</description></item><item><title>2026-06 arXiv 智能体/工具智能体领域综述：916 篇分主题精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-tool-agent-survey-2026-06/</link><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-tool-agent-survey-2026-06/</guid><description>工具智能体领域综述。LLM_Agents 桶 1001 篇扣除记忆子领域后按 13 主题分桶精读，提炼工具量质失衡、agent RL 信用分配、长程可靠性与上下文管理、过程级评测、工具环境不可靠、多智能体幻觉优势、治理权限可审计性等 7 大共识问题，并识别 strained coherence、agentic abstention、world-model collapse 等原创问题。</description></item><item><title>2026-06 arXiv 智能体记忆系统（Agent Memory）领域综述：113 篇全文精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-agent-memory-survey-2026-06/</link><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-agent-memory-survey-2026-06/</guid><description>智能体记忆子领域纵深综述。从 11930 篇 6 月 arXiv 预印本中筛定 113 篇核心集，全部下载 PDF 抽全文逐篇精读，提炼 7 大共识性问题（检索不等于使用、固化的保留与遗忘决策、上下文成本爆炸、一致性/矛盾解决、评测混淆变量、记忆即新攻击面、遗忘治理）与多项原创问题定义，关键新框架已联网交叉验证。</description></item><item><title>2026-06 LLM 代码生成领域综述：357 篇全文通读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-codegen-fulltext-survey-2026-06/</link><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-codegen-fulltext-survey-2026-06/</guid><description>代码生成领域综述。从 B23 软件工程桶 770 篇筛出 358 篇逐篇下载全文 PDF 通读（非仅摘要），聚焦 pass@k 失效、仓库级定位与探索、代码幻觉、AI 代码的审查信任与组织影响、评测有效性、形式化验证等议题，识别出隐形彩票、验证地平线、substrate collapse 等 12 个新颖问题与研究范式转移。</description></item><item><title>智能体技能演化（Skill Evolution 与 Self-Evolving Agents）综述：53 篇核心论文精读</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-skill-evolution-survey-2026-06/</link><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-07-17-skill-evolution-survey-2026-06/</guid><description>技能演化与自演化智能体综述。从 116 篇候选中筛定 53 篇 CORE 论文下载全文精读，提炼技能库选择退化、技能创建与部署脱节、自演化缺乏可靠接受准则、上下文无界膨胀等共性问题，以及 16 个范式级新转变（PACE、Bayesian-Agent、Red Queen Godel、Trellis、MMG2Skill 等 5 个已联网验证）。</description></item></channel></rss>