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10月10日 · 周六

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找到 17 篇

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  1. 其他arXiv 2609.39982

    Mid-Harness:在模型与 Harness 之间扩展终端智能体的动作采样

    提出 Mid-Harness,在执行前验证并筛选终端智能体的候选动作

    发表
    被测模型
    TMAX-9B、TMAX-4B、TMAX-27B 等 6 个
    摘要Mid-Harness 在执行前选择候选动作。

    Mid-Harness 在不改生成器和执行 harness 的前提下,于二者之间做动作级测试时计算,用来研究终端智能体里“多采样、再验证”何时提高轨迹成功。

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  2. 其他arXiv 2609.38807

    PatchHolmes:基于列表式选择的智能体补丁检索系统

    提出 PatchHolmes,用混合检索和列表式智能体选出 CVE 修复提交

    发表
    被测模型
    Qwen3-235B、Qwen3-Coder-30B、gpt-oss-120B 等 4 个
    摘要PatchHolmes 用混合检索和列表式四工具智能体做补丁检索,增益主要来自联合阅读候选而非更换骨干。

    PatchHolmes 是面向补丁检索的两阶段系统:在本地 Git 仓库上用冻结开源权重模型,为一个已知 CVE 找出修复提交,不做按仓库微调,也不使用付费外部搜索 API。

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  3. 其他arXiv 2609.35266

    面向软件交付决策门禁的智能体安全审计器持续保障机制

    提出 TAIP 持续保障,在策略或证据变化后重算仓库审计交付门裁决

    发表
    摘要TAIP 把策略、证据和执行分开,在保留的 RepoAudit 证据上于 5s 预算内重算合并门姿态。

    TAIP 是放在未修改 RepoAudit 之外的保证层,用来在软件交付门上重算智能体安全控制的当前姿态。

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  4. 其他arXiv 2609.31562

    面向自主科学发现的智能体经济基础设施

    勾勒科学智能体经济以协调验证、信用与安全

    发表
    摘要作者主张以智能体经济管理自主科学发现的验证资源、信用、问责与安全,而非只提升推理。

    作者把高自主 AI scientist 的规模化协调写成经济与制度问题:假设生成变便宜之后,要分配的是稀缺验证资源,并处理信用、问责和恶意使用。

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  5. 其他arXiv 2609.23954

    Djinnlang:用 LLM 编译器实现无歧义规格的高级编程

    提出 Djinnlang,使人只写无歧义规格,由编译器内 LLM 补实现并经 Dafny 核验

    发表
    被测模型
    Claude Fable 5.1 (Claude Code)、GPT 6 Astra (Codex)
    摘要无歧义规格加验证器,使 LLM 成为可丢弃代码的编译阶段。

    Djinnlang 让程序员只写规格,把 LLM 放进编译器,并用 Dafny 验证器加上无歧义约束钉住语义。

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  6. 其他arXiv 2609.19399

    RWPS:面向网络安全博弈的高效纳什均衡计算

    提出 RWPS,在固定仿真预算下估计安全博弈收益并求均衡

    发表
    摘要RWPS 用历史代理和均衡加权采样估计安全博弈收益,并给出按支撑加权的遗憾界。

    Lanier、Farmer 与 Vorobeychik 研究仿真型网络安全博弈中,如何在远小于全矩阵的仿真预算下计算可利用性较低的均衡。。收益没有闭式,PSRO 扩大攻防策略池时必须估计每一对的收益,仿真次数随池二次增长。

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  7. 其他arXiv 2609.12039

    现实才是最终验证者:智能体软件工程的两大关键缺口

    提出双缺口框架,统一智能体软件工程中的奖励投机与幻觉

    发表
    摘要双缺口解释内环为何会放行部署后不可接受的实现,外环用现实证据持续修订 R、M 与 E。

    Reality Is the Final Verifier 用 two-gap framework 解释智能体软件工程的主要失败,并主张用外层保证环持续收窄缺口,而不是试图在部署前证明缺口已关闭。

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  8. 其他arXiv 2609.10144

    AIOS 的内核管理共享内存:面向系统级个性化的新抽象

    提出内核管理共享记忆抽象,统一多智能体的检索、隐私过滤与注入

    发表
    被测模型
    GPT-4o、Llama-3.1:8B、Qwen-2.5:7B
    摘要作者称内核集中管理记忆,能拿到无约束上下文的大部分个性化收益,并降低延迟。

    kernel-managed shared memory 把多智能体的检索、隐私和注入收进 agent-system kernel,并在 AIOS 上与三种替代方案比较。

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  9. 其他arXiv 2607.28568

    Frontis-MA1:面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

    提出 OpenMLE,后训练元进化智能体并做机器学习工程长程搜索

    发表
    被测模型
    Frontis-MA1-35B、Frontis-MA1-30B
    摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B,用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。

    作者提出全栈 OpenMLE,在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步,并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练,以及部署该模型的长程进化搜索。

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