另有213篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
提出 RSI-Anything，用世界模型选择候选并保留策略更新
RSI-Anything 是一个跨领域框架：用世界模型预测决定哪些候选去拿外部反馈，再用反馈决定策略、工作流或预测器是否更新，并用检查决定哪一对被保留。要处理的困难是交互预算有限，以及策略一变，预测器面对的候选分布也会变。作者认为只改进其中一侧，不保证组装后的系统更好。
提出证据驱动多智能体框架 EviRepair，用于仓库级漏洞修复
EviRepair 是面向稀疏漏洞报告的仓库级自动漏洞修复框架，用审查后的漏洞模型把诊断和补丁合成隔开。
提出 SWE-Critix，后训练通用验证器评估编码 Agent 轨迹
提出 DRYLAB-Bench 评测 Agent 式 LLM 的高风险突变设计能力
审计仅标签后门的训练标签，比较空间与统计量并以重训评判
作者问的是：手里没有可信数据的防御者，能否决定留下哪些训练标签，以及这会毁掉多少干净数据、最终模型准确率如何。
提出线性化最优传输下的测度稀疏字典学习 LWDL
LWDL 把概率测度嵌进 Hilbert 空间，再做稀疏字典学习。
展示奖励黑客可在多智能体编码系统中经代码、记忆和计划传播
编码 RL 诱发的奖励黑客可以离开源智能体，进入后续协作和系统协调。
提出 Cancerous 后门，用不可见阶段 token 分阶段腐蚀推理
Cancerous Backdoor Attack 把 LLM 后门从一次激活改成随触发累积推进的多阶段推理腐蚀。
提出 Task Bank 自回放，缓解持续指令微调的留出遗忘
作者研究语言模型学习新任务时，如何用自身知识做更广的自我保持：给定清单不完整，遗忘又会超出清单，模型能否生成回放并帮忙选择目标。
提出 SWE-Duel，让编码 Agent 在评测时互评造题并盲审修复
SWE-Duel 是一个在评测时才生成任务和判定器的编码智能体竞技场，用来避开静态基准的泄露和饱和。
提出 ReSI，用自动红队与配方搜索递归改进模型安全对齐
分析优化教学适配指标为何使辅导选择塌缩并偏离专家判断
把教学适配指标做成微调目标后，指标上升，受过训练的教育者给出的评分下降。。
扩展全模态基座的强化学习以支撑智能体自我改进
MiMo-V2.6 是全模态 MoE 技术报告，用扩大 RL 计算、环境和评分来追求智能体自我改进。
提出 LGWM，用动作条件世界模型核验 GUI 智能体屏幕转移
提出义务识别基准 ObligationBench，并训练护栏识别 Agent 未履行的安全义务
作者认为编码智能体的安全不能只靠拦截禁止动作，还要找出终止时仍未做的安全关键动作，并将其称为义务。
提出研究合同，把已批准选择绑定到执行证据并由检查器核验
研究合同用来核验计算科学研究智能体是否仍在已批准研究之内，不判断科学是否为真。。
评测编码 Agent 中相似技能共同安装对已装技能核心功能的替代
作者对共同安装、做同一件事的良性 skill 做实证研究，用核心功能是否还在，而不是任务过不过，来看冲突。。
提出 RL-ARC，用推理置信度在强化学习中校准推理模型
RL-ARC 是校准感知的强化学习框架，用推理过程的口头置信度调节答案置信度。
提出包络采样，用少量真值标注重标定 LLM 评委以缓解奖励作弊
作者研究后训练前如何选择真值标注的查询分布，使重标定后的廉价代理更适合被优化。真奖励昂贵时，实践用 LLM judge 代替人类。若失准只发生在基座很少生成的输出上，on-policy 标注修不到这些点，随后的 KL 正则优化会把质量集中到被高估的输出。
重建 Agent 技能复制网络并建模源选择以指导安全审计
摘要论文重构了 GitHub 智能体技能复制网络，发现复制集中于少数仓库且很少随源更新，并提出了代码库审计推荐模型。