UC San Diego 与 Johns Hopkins 团队提出 PrimeScientist：把「研究努力的战略分配」首次形式化为共享推理预算下的序贯决策问题——可执行计划树保留竞争方案，自适应 MCTS 用剩余预算比调节探索-开采平衡。在 FIRE-Bench 上平均奖励比 AutoResearch 高 10.3%，尝试次数少 50.6%（24 任务中 23 次更少），消融证明预算自适应策略优于 UCT、Greedy 与固定指数。这为算力爆炸时代的自主科学研究确立了「省着花」这一被忽视的元能力。
当 LLM 已经能证明定理，真正的瓶颈变成「哪些定理值得提出」。FAIR@Meta 联合 NYU 与巴黎综合理工的这篇论文给出了一个不依赖人类判断的答案：把定理的有趣度定义为证明代价与陈述描述长度之比。他们训练了一个 27B 难度预测器（比 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.6 都准），用有趣度作奖励把 conjecturer 的平均有趣度提升 4.3 倍、与 mathlib 的重合率从 91.9% 压到 30.6%，并用推理期剪枝驱动一个自扩展定理库。本精读覆盖其方法拆解、关键实验、机制根源分析与可迁移灵感。
本篇合并精读三篇同期前沿论文：俄罗斯团队的线性叠加工作证明把两条文本流的 embedding 逐位平均后送入一次前向，输出近似两路独立分布的叠加——该性质是 Transformer 架构固有的、随预训练退化、可用不到预训练数据 0.025% 的自蒸馏恢复，配合对比式解码 Llama-3.2-3B 从 0.182 升至 0.430，吞吐约为顺序解码两倍；阿里通义 MAI 的 Qwen-Planner-Agent 用数据、训练、部署三阶段共享同一动作-反馈-验证契约的闭环 AI-for-AI 框架，让 27B 小模型在 MobilePA-Bench 以 77.05% 登顶、成本 2.41 美元每千任务；浙大与腾讯的 IterSynth 用共享参数的 Planner/Synthesizer 双角色与每轮上下文重建，把 ReAct 的上下文耗尽率从 59% 压到 5% 以下，RDPO 角色解耦优势让 8B 模型越过一众 30B 方法。三篇论文分别从模型内部结构、系统开发范式、工作流架构三个层面勾勒了 Agent 技术的下一程。
本篇合并精读两篇同期论文：ECNU 与上海AI Lab 的 SkillGym 把人类撰写的 Agent 技能文档转化为可执行、可验证的训练环境，通过对比式技能依赖性测试筛出真技能任务，用 8364 条验证轨迹微调出的 35B 模型在 GDPval 上提升 199 Elo；Georgia Tech 与阿里 Token Foundry 的 VHD-Play 反转环境合成顺序，先解出数学模型再让同一个解同时供出环境动力学与奖励函数，把 Qwen3.6-35B 的智能体得分从 0.204 拉到 0.815。两篇论文共同指向一个趋势：把知识变成环境的因果反馈而非文本的表面模仿，让技能与环境从推理时的外挂变成训练中的内化。
精读北京大学与 Google 合作的 Harness-Zero，提出 agent-as-harness 范式：用一个审查型智能体在学生模型的响应边界上把进化出的专用 harness 收益「翻译」成可训练轨迹，经 SFT 把外挂行为蒸馏进权重，部署时彻底移除外挂。Qwen3.5-9B 宏平均成功率从 23.3% 提升到 44.3%，甚至超过挂载原 harness 的 41.7%。
深度精读 Google Cloud AI Research 等提出的 RRSI——首个把机器学习正则化思想系统迁移到 Agent Harness 递归自我改进的工作。文章从 Harness 与 RSI 概念讲起，拆解过拟合问题的成因，逐一讲解提案侧 L0 式退火编辑预算、证据感知信用分配、结构化探索，与选择侧泄漏筛查、噪声调整底线、L2 式成本门槛、L1 式结构剪枝，并结合八基准三域实验与外部检索交叉验证，剖析其「为何能泛化」的根源性解释与可迁移灵感。
2026年9月同主题连发的两篇论文不约而同地把「Agent 技能库」当作可进化的资产：Adobe+Brown 的 EVOLVE 让冻结模型在真实用户流量中演化 SKILL.md 技能库（Widening/Deepening 两轴 + Matched Replay Gate 保守准入）；港城大+NUS+南科大的 GraphSkillEvo 则把技能表示为「全局指导+有向图」，用种群进化（4算子变异/交叉）优化。本文合并精读二者，共用背景与灵感节，逐篇拆解问题定义、解法与评估，并用因果链解释优势根源（保守准入防评分漂移、图结构压缩搜索空间），交叉对照 Reflexion/ExpeL/Voyager/Safe-Policy-Improvement/GEPA 谱系。两文共同指向一条结论：把「改模型权重」换成「改模型身边的自然语言资产」，是一条更稳、更安全、可迁移的持续适应路线。
EvoOntology（中国人民大学 ruc-datalab）提出一个面向数据智能体的「自进化本体层」：把数据库的领域概念、字段映射与约束封装成可被 agent 在运行时按需查询的 MCP 服务，并用 builder agent 自动构建初版本体、用「诊断—归因—修补—门控」四步环从失败轨迹中持续进化。本文按九部分结构精读，重点拆解三层架构、四步进化环，以及为何「静态语义层全量注入反而掉分」是全篇最有证明力的实验设计，并从因果链上解释其优势根源。
本文精读蚂蚁国际的 Code2Skill：一种从开源代码库大规模合成「接地（grounded）、可验证、可迁移」技能库的全自动流水线。它把 GitHub 上经过人类调试打磨的仓库代码抽象为三粒度技能卡（原子/复合/模式），并用「源码盲重建 + 源码感知裁判 + 仲裁器」的往返验证过滤不可靠记录，最终产出含 1,006,822 条记录的 CodeSkillBank。在 72 组协议匹配评测中 57 组提升、宏平均 +11.7%，并在统一接口下全面超越轨迹派技能库。文章按九部分结构，从 Skill 概念的「岗位操作手册」类比讲起，逐层拆解其问题定义、四阶段解法、实验证据、优势根源与外部交叉验证，并提炼可推广的通用性灵感。
MIT 与 Sakana AI 的 SIFT 把递归自改进（RSI）编码智能体的最大瓶颈从’生成候选’移到了’验证候选太贵’：用 pairwise LLM-as-a-judge（每次 $0.044）+ 正则化 Bradley-Terry 聚合替代 $6.0 的基准子集评估作为中间信号，在完全解耦的树搜索流水线中让扩展与评估并行。Polyglot-225 上以 DGM 约 1/10 的 CPU 小时拿到 31.1%（Qwen3-30B）/35.1%（o3-mini）全面超越 DGM/HGM/SICA，TerminalBench 2.1 从 29.2% 提到 36.7%。本精读覆盖’便宜排名+昂贵验证’分离范式的机制因果、judge 输入格式的消融证据、与 DGM 谱系的定位对比，以及’把验证成本当一等公民’的通用性灵感。