今日候选池100篇硬过滤 LLM 打分后通过评估27篇精选 Top-10另列 17 篇速览。关注方向多 Agent 系统 / LLM 后训练RL/SFT / 扩散语言模型 / 推理加速 / 长上下文 / 量化交易 精选1.MOPDMOPD: Multi-Teacher On-Policy Distillation for Capability Integration in LLM Post-Training评分9.0·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30406· PDF MOPD 用多领域 RL teacher 的 on-policy distillation把多个能力蒸馏进 Qwen3-30B-A3B student。LLM后训练RL能力蒸馏摘要本文针对 LLM 后训练中多能力整合困难的问题提出 Multi-teacher On-Policy DistillationMOPD。方法先为各领域训练专门 RL teacher再基于 student 自身 rollouts 进行蒸馏从而减少 exposure bias并提供更密集的优化信号。在 Qwen3-30B-A3B 上MOPD 优于 Mix-RL、Cascade RL、Off-Policy Finetune 和 Param-Merge几乎完整继承各 teacher 能力并已用于 MiMo-V2-Flash 的工业级后训练。评分细项rel 9.5 / nov 8.0 / prac 9.0 / author 8.02.AgentsA1Scaling the Horizon, Not the Parameters: Reaching Trillion-Parameter Performance with a 35B Agent评分8.9·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30616· PDF Agents-A1用45K长轨迹SFT、多教师域路由蒸馏训练35B MoE智能体模型。多智能体后训练SFT蒸馏长程智能体摘要本文提出 Agents-A1一个 35B MoE agentic model通过扩展 agent horizon 而非参数规模达到接近万亿参数模型的表现。作者构建长程知识-行动基础设施生成平均 45K tokens 的轨迹并采用三阶段训练全域 SFT、领域 teacher 训练、多 teacher 按领域路由的 on-policy distillation。Agents-A1 在 SEAL-0、IFBench、HiPhO 等长程 agent benchmark 上领先或具竞争力为 35B agent 扩展长程能力提供了实践路径。评分细项rel 9.5 / nov 8.5 / prac 8.5 / author 7.03.TACOTACO: Tool-Augmented Credit Optimization for Agentic Tool Use评分8.5·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.30251· PDF TACO 用 DAPR 探针奖励和 GRPO 双优势通道为代码工具调用分配自监督信用。AgentRLGRPO工具调用摘要TACO 面向使用代码工具的多模态 agent解决工具调用有用、冗余或误导时难以精确信用分配的问题。它在 GRPO 中引入两条优势信号DAPR 通过插入 probe token 比较有无工具时答案奖励差异无需外部 judgeOGAR 则按最终结果把奖励路由到负责片段抑制无效调用。该方法提升细粒度视觉问答中的工具使用效率与可靠性。评分细项rel 9.2 / nov 8.0 / prac 8.0 / author 6.04.MoDMixture of Debaters: Learn to Debate at Architectural Level in Multi-Agent Reasoning评分8.5·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.29425· PDF MoD 用双路由与动量切换把多智能体辩论压进 MoE 单模型降低推理开销。多智能体MoE推理加速摘要MoD 针对多智能体辩论框架架构固定、需复制多个模型导致开销高的问题将自辩论机制融入单模型 Mixture-of-Experts。其关键包括双路由以动态分配辩论与综合流程、momentum switching 减少 token 级专家切换抖动以及用轻量专家表示不同辩论角色。多模态基准实验显示MoD 优于单模型和传统多智能体方法延迟降低 3.7 倍token 消耗减少 87%。评分细项rel 9.0 / nov 8.0 / prac 8.5 / author 7.05.FlashMorphMorphing into Hybrid Attention Models评分8.2·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30562· PDF FlashMorph把混合注意力层选择建模为预算子集优化用门控学习替换全注意力层。长上下文注意力机制推理加速线性注意力摘要混合注意力模型通过保留少量 full-attention 层、将其余层替换为 linear attention 来提升长上下文效率但层选择常依赖启发式。本文将其建模为预算约束的子集优化提出 FlashMorph为每层加入线性注意力分支冻结权重在合成长上下文检索数据上联合学习门控并用正则鼓励线性化再按预算离散化并蒸馏、微调。实验表明其能找到更优混合结构保持长上下文召回与泛化能力。评分细项rel 8.5 / nov 8.0 / prac 8.0 / author 7.56.DOPDDOPD: Dual On-policy Distillation评分8.4·方向cs.AI · Artificial Intelligence ·arxiv2606.30626· PDF DOPD 按 advantage gap 与相对概率在 privileged teacher/student 间路由 token 级蒸馏。后训练知识蒸馏On-policy摘要On-policy distillation 用学生采样轨迹和 token 级监督提升能力迁移但引入 privileged information 可能造成“privilege illusion”学生只能模仿信息不对称带来的表象无法真正复制能力。DOPD 提出优势感知的双重蒸馏根据 privileged teacher 与 privileged student 的 advantage gap 和相对概率动态分配每个 token 的监督来源、强度与目标。LLM 与 VLM 实验显示DOPD 稳定优于 Vanilla OPD 及其他方法并在鲁棒性、持续学习等方面表现更好。评分细项rel 9.0 / nov 8.0 / prac 8.0 / author 6.07.WorldEvolverSelf-Evolving World Models for LLM Agent Planning评分8.0·方向cs.AI · Artificial Intelligence ·arxiv2606.30639· PDF WorldEvolver 用情景记忆、语义记忆与选择性 foresight 做 LLM agent 测试时世界模型修订。LLM Agent世界模型测试时适应摘要WorldEvolver旨在提升长程 LLM agent 的规划前瞻性同时避免不可靠预测误导决策。该框架在冻结下游 agent 和参数的情况下于测试时自我修正上下文结合 Episodic Memory、Semantic Memory 与 Selective Foresight利用真实转移、启发规则和置信度过滤改进世界模型。ALFWorld、ScienceWorld 实验显示其在多种 backbone 上预测精度最高并提升 AgentBoard 成功率证明测试时记忆修订能同时增强预测与规划。评分细项rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.0 / author 6.08.COHORTCOHORT: Collaborative Orchestration for Hardening via Offensive Replay on Emulated Topologies评分8.0·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.30479· PDF COHORT用多角色LLM在GNS3中生成设备命令并用offensive replay验证缓解效果。多智能体LLM工作流网络安全仿真验证摘要COHORT面向企业网络中针对已观测攻击者的自动化缓解生成减少依赖专家和生产网试错。它采用角色分解的多 agent LLM 流程在运行真实厂商固件的 GNS3 高保真仿真拓扑中提出、下发并迭代真实设备命令通过 offensive replay 复现原攻击对比缓解前后效果并加入连通性回归与累积评估。三类拓扑、四种攻击实验中46.7% 缓解既阻断攻击又保持连通性显著优于基线。评分细项rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.5 / author 5.09.MASLabMAS-Lab: A Specification-Driven Validation Framework for Reliable Multi-Agent Systems评分7.9·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.30546· PDF MAS-Lab 用规范驱动框架分离语义意图、编排控制和可复现实验。多智能体Agent工程系统验证摘要MAS-Lab 面向 LLM 多智能体系统从演示原型走向可靠生产的痛点现有开发常将逻辑、编排、观测与控制耦合缺乏系统级验证。该框架以 specification-driven 思路分离语义意图与运行机制包含框架无关的声明式 Spec、提供执行与控制原语的 MAS-OS以及集成观测和评估的 Labs用于支持可复现实验、显式行为控制和全生命周期演进。评分细项rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.0 / author 5.010.PRPBefore Thinking, Learn to Decide: Proactive Routing for Efficient Visual Reasoning评分7.8·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30217· PDF PRP 通过 DRL 与 JRL 预测 draft/target 能力在视觉推理前提前路由到小模型或大模型。推理加速视觉推理模型路由摘要针对大型多模态模型视觉推理中长 chain-of-thought 导致的高推理成本论文提出 PRP 主动路由范式在生成前判断查询应交给小 draft model 还是大 target model。方法通过 Draft Rating Learning 估计草稿模型置信度并用 Joint Rating Learning 预测目标模型胜任度从而按实例细粒度分配样本在尽量保持性能的同时显著加速多模态推理。评分细项rel 8.0 / nov 7.5 / prac 8.0 / author 6.5 速览 · 其他通过评估的工作17 篇一句话扫读按评分从高到低点击标题跳转 arxiv。cs.MA7.8ECHO: Learning Epistemically Adaptive Language Agents with Turn-Level Credit· ECHO 将多轮信息搜寻建模为 EDP并用 posterior-sensitive reward 做 turn-level policy gradient。cs.MA7.7Experience Graphs: The Data Foundation for Self-Improving Agents· Trellis把agent轨迹建成experience graph用查询、向量图检索和物化视图复用经验。cs.AI8.0Dynamo: Dynamic Skill-Tool Evolution for Vision-Language Agents· Dynamo 让冻结 VLM 从成败样例生成 reasoning skill 与可执行视觉工具库提升视觉推理准确率。cs.MA7.6Minority Sentinel: When to Overturn Majority Voting in Multi-Agent LLM Debates· Minority Sentinel 从多智能体辩论日志提取 fingerprint用 LightGBM 判断何时推翻多数投票。cs.MA7.6Persona-Trained Monte Carlo: Estimating Market-Outcome Distributions via Swarms of Persona-Conditioned Neural Policy Bots in a Limit Order Book· PTMC 用 persona 条件化神经交易 bot 群在限价订单簿中采样市场结果分布。cs.CL7.2Regime-Aware Peer Specialization for Robust RAG under Heterogeneous Knowledge Conflicts· RAPS-DA 将 RAG 知识冲突分为 Grounding、Arbitration、Resistance并用同尺度 peer 专家路由训练。cs.MA7.1Budgeted Act-or-Defer Multi-Agent LLM Deliberation with Local Reliability Bounds· 用kNN局部置信下界在多轮LLM辩论中决定act-or-defer并约束错误行动预算。cs.CV7.5EcoVideo: Entropy-Orchestrated Video Generation Paradigm in Cloud-Edge Dynamics· EcoVideo 用早期自注意力熵选择关键帧云端 DiT 去噪、边缘插值重建视频。q-fin.TR7.6The Bounce Has No Direction: Sign, Magnitude, and the Microstructure of Equity Return Predictability· 用 Fourier-Residue Identity 将 SPY 滞后自相关分解为符号与幅度通道。cs.CL6.8DAIN: Dynamic Agent-Based Interaction Network for Efficient and Collaborative Multimodal Reasoning· DAIN 用 Meta-Controller 稀疏调度专门交互 agent并压缩通信完成多模态协作推理。cs.AI6.5Clarus: Coordinating Autonomous Research Agents toward Web-Scale Scientific Collaboration· Clarus用项目-智能体-资源对象模型和四层架构协调开放式科学协作流程。cs.CL6.4Efficient Retrieval-Augmented Generation via Token Co-occurrence Graphs· TIGRAG 用 token 共现图、语义扩展和神经重排检索多跳问答证据。cs.MA6.4Hybrid Retriever Evolution for Multimodal Document Reasoning Agents· 用失败驱动meta-agent改写检索指令让文档问答agent逐步选择词法、语义和多模态检索器。cs.AI6.6Entity Binding Failures in Tool-Augmented Agents· 定义工具代理的 entity binding failure并用置信门控、澄清与 provenance tracking 降低错实体操作。cs.CV6.6Orca: The World is in Your Mind· Orca用Next-State-Prediction在视频与事件标注上预训练统一世界潜空间。cs.CL6.0CORTEX: High-Quality Cross-Domain Organization of Web-Scale Corpora through Ontological Corpus Graph· 用本体语料图组织网页语料含质量层、轻量本体层和跨域对齐层。cs.AI6.3BayesEvolve: Explicit Belief States for Autonomous Scientific Discovery· BayesEvolve 为发现代理维护不确定性 belief state并用退火 uncertainty bonus 指导黑盒优化实验。数据源arxiv.org · 评分与中文摘要由 LLM 自动生成仅供初筛参考
