MANTA首次将多Agent系统的通信拓扑从’部署前固定的设计选择’重新定义为’推理时可自我演化的系统变量’。通过拓扑规划器、轨迹审计器和技能反射器三个编排组件，MANTA在任务执行期间监控协作过程并应用有界结构修复——修改角色、通信链路、执行顺序和信息可见性。在五个基准上平均74.0分，超越最强baseline 5.8分，且总token消耗最低。论文揭示了’拓扑是自我改进的独立层次’这一新范式。
Meta AI提出主动记忆智能体架构，用独立的’记忆教练’智能体在固定间隔审查行动智能体的近期步骤，更新结构化记忆库（私有状态/知识记忆/程序记忆），并决定是否注入定向提醒。核心创新在于’何时提醒’的策略决策——选择性干预优于全量检索。Terminal-Bench从38%提升至46%，tau2-Bench从55%提升至62%，超越Mem0生产记忆层。
中科院自动化所Hongyu Lin团队提出PCD（Perception-Correction Distillation），用下游失败和师生分歧作为互补见证的贝叶斯证据组合，形成软AND门精准识别’可纠正的感知失败’。乘法是唯一在任一见证缺失时归零的归一化双线性门。8B→2B从OPD的44.50提升至47.28，32B→8B从56.94提升至61.22。
PhiZero由中科院自动化所提出，通过自监督学习从野外视频中提取紧凑离散的’物理语言’表示世界状态转移，采用’先推理后渲染’范式：自回归VLM先推理物理语言序列，再由扩散解码器渲染为视频。4秒33帧视频仅需256个离散符号（比Wan2.2 VAE压缩175倍），在Physics-IQ、PhyGround、WorldModelBench、IntPhys2四个基准上物理一致性全面超越Sora 2、Cosmos3等。
ShadowDancer提出影子对（shadow pairs）和跨影子预测（cross-shadow prediction），通过构造方式解决潜在动作模型的外观-动力学耦合问题。同一动力学轨迹在不同外观下重放，预测一个影子所需的表示必然是共享动力学本身。任何演示片段成为可复用动作资产，在新环境中重放无需动作标签、运动估计器或微调，跨五族动力学平均盲测胜率86%。论文揭示了’构造性不变量提取’的全新自监督范式。
SpatialCLI提出Call-Learn-Internalize三阶段框架，教VLM先用空间专家工具（定位/分割/深度/姿态）学会组合感知，再通过双视图训练将专家能力内化为无工具推理。8B模型内化后无工具达72.7%、带工具达91.3%，均超越GPT-5.6 Sol。论文揭示了’工具→RL→内化’的渐进式能力蒸馏新范式。
VideoCoCo由港中文Pheng-Ann Heng联合中国科学技术大学等26位作者提出，用可执行的Blender程序作为视频生成的过程级链式思维：编码智能体将文本提示合成为Blender代码，仿真引擎运行产生确定性时空草稿，生成式视频引擎通过草稿条件编辑转化为逼真视频。PhyGenBench从0.475提升至0.558，VBench-2.0从52.18提升至77.88。
β-OPSD揭示在线策略自蒸馏（OPSD）是KL正则化策略优化家族中β=1的特例，将β从隐式固定值变为可控参数后，最优策略变为参考策略与特权教师之间的几何插值。通过将RL推导的闭式解转化为蒸馏目标，用廉价的蒸馏近似昂贵的策略优化。Return-to-go信用分配纠正token级更新的短视性。在Qwen3-1.7B上数学推理平均提升5.74分，持续超越vanilla OPSD、SFT和GRPO。
本文精读 Microsoft Research 团队发表于 2026 年 7 月的论文《LLMs Get Lost in Evolving User Intent》。论文提出一个将任意静态单轮基准测试转化为动态多轮对话的框架，通过三种意图转移（论点揭示、论点修正、函数切换）模拟用户意图的真实演化过程，同时保留原始评估协议实现免标注的自动验证。跨数学、Text-to-SQL、搜索、编程四个领域的实验揭示了一个一致现象：在单轮设置下表现优异的模型，一旦用户意图动态演化，性能便大幅下降，最严重时直接归零。这一发现暴露了静态评估的盲区，对协作式 Agent 的未来发展具有关键启示。
RSIBench-Data 是首个专门评估「LLM Agent 能否自动化数据中心化后训练研究」的受控基准。它固定训练/服务/评估基础设施，隔离 Agent 的研究决策能力。实验揭示了「发现-���靠性差距」：Agent 在 58.33% 的设置中能通过反馈迭代改进首次尝试，但在达到峰值后继续搜索时，78.26% 反而退化。强运行轨迹有四种模式：准确假设、验证信号、行为对齐数据、保留最佳检查点。