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 RATED，用执行反馈重排智能体的工具检索
作者搭建了一个可在笔记本上运行的本地智能体闭环，用来为自主系统的安全论证生成边缘场景，而不是发布一个新的公开测试集。
提出 EndoRSI，以物理证据递归改进内镜机器人策略
世界模型安全被组织成预测决策闭环的性质，而不是孤立的预测分数。
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。
提出 COAP，用有状态代码在测试时无模型地控制机器人
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。
提出基于规则书的递归自我改进，让冻结 LLM 学习显式世界模型
摘要冻结 LLM 用可修订规则书与可执行模型学习环境，并在 ARC-AGI-3 达到 RHAE 上限。
提出 GROB，用只读公开痕迹保存候选智能体线索并检验归因边界
GROB 是一套多角色架构，在没有特权遥测、也不预先指定目标时，从公开网页痕迹里保存候选自主智能体活动，供日后解析。
提出 GENUI-Harness，用生成界面收集未决输入并完成数据库服务任务
GENUI-Harness 把数据库服务任务的交互，从纯文本改成按当前请求和检索记录生成的界面。
提出 comprehension audits，以人类理解证据作为继续研发门槛
本文是一份研发过程保障提案：用 comprehension audits 检验责任人是否理解 AI 参与产生的研发贡献，未达标就暂停后续开发与依赖该贡献的发布。。
提出 System Switch，让快决策模型仅在门控打开时询问推理模型
System Switch在不暂停的 Doom 里，让快的 typed-decision 模型做每一次决策，只在门控打开时把控制交给视觉推理模型。
用混合生成式多智能体仿真考察基准留出对评分与满意度差距的影响
给出线性 robust bandits 特例的多项式时间学习者并证明小推广 NP-hard
这是一篇关于不可实现 bandit 学习之计算边界的理论工作：线性 robust bandits 的一个欧氏球仿射特例有多项式时间、Õ(√T)遗憾的学习者，再做小推广就会落到复杂性坍塌。
发布开源个人智能体 nanoMuse，经 Sentinel 审查设备屏幕动作
提出 Transect，将长程 Agent 评测转录对齐到可回查的共享时间线
Transect 是基于 Inspect Scout 的转录分析包，用来在长程智能体评估里保住可回查的过程账户。
定义任务充分收缩，认证用 GC 替换全信源后速率–遗憾曲线不变
任务充分收缩处理机器信息接口上的信源选择：已声明任务有时可以在编码器、码本、速率、失真目标或优化器选定之前，定出一个更小的信源。
提出 DAEDALUS，用自生成任务自举 Agent 记忆
提出 AI Agent 主张的可审计性框架与裁决规则
作者给出把关于已部署智能体的主张写成可核查陈述的条件，而不是检测器或攻击方法。