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
提出 SAFE-QE，过滤 LLM 查询扩展中无支持的幻觉词
摘要SAFE-QE 以可复现性与覆盖选择抑制扩展幻觉，作者称排序质量无可见代价。
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。
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
提出研究世界模型，用语言模型预测干预增益
作者把语言模型用作研究世界模型，在执行前预测干预增益的中位数，用来在有限预算下比较候选实验。要处理的缺口是研究智能体提案快于执行。同一类改动在不同参考模型、配方和预算下效果可以不同，因此需要能离开原环境继续使用的实验知识。
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
提出 CARE，离线认证 VLA 加速配置的回合级失败风险并选出最快合格候选
CARE 在部署前从加速配置中选出最快、且加速诱发失败风险能被有限样本认证为低于用户预算的候选。证据不足就保留全计算参考策略。
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