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DAGent：面向深度研究智能体的 Evaluate-then-Grow 增量规划框架

纽约大学等机构的研究者提出 DAGent，一个基于有向无环图的多智能体框架，用 Evaluate-then-Grow 增量规划替代先规划后修补：Orchestrator 依据已完成节点的置信度与不确定性信号逐批扩展任务图，并配套 DAG 条件强化学习 DAGRPO。

Search Shapes Conclusions：审计深度研究智能体中的证据选择偏差

北京师范大学与贝壳找房的研究者提出 Causal Evidence Selection Correction（CESS），用于从深度研究智能体实际打开的文档轨迹中估计预设候选文献池所支持的证据方向，并区分“候选池结论”与“改变检索策略带来的效果”这两个不同问题。

SimEX：用仿真整合的自动科研框架让编码智能体自主获取机器人操作能力

得克萨斯大学奥斯汀分校与 Amazon FAR 等机构的研究者提出 SimEX，一个把仿真实验与编码智能体结合的自动科研框架：第一阶段智能体在仿真中自主生成任务、探测能力库弱点并迭代优化，第二阶段用少量真机试验校正仿真并筛选修复方案。

PathAnchor：用路径化证据组织提升科学智能体的检索与引用完整性

华东理工大学、复旦大学与腾讯的研究者提出 PathAnchor，一个基于路径化证据工作区的科学推理系统，把文献证据组织为 Material–Sensor–Signal–System 功能轨迹，保留角色、方向与每条转换的来源证据，控制器用三个只读工具检索、追踪路径并打开原文，输出带引用的答案和明确的证据边界。

AutoMark：让自主科研代理发现更优的 LLM 水印方案

arXiv 预印本提出 AutoMark，用自动验证与评估框架让编码代理自主搜索 LLM 水印方案，在 GPT-6 Astra、Opus 5、Gemini-3.8 Flash 上共生成 52 个方案，其中 ConcordMark 与 RotationFirst 在留出测试集上优于 AAR、SynthID、TextSeal 等基线。

Synthetic Universes 基准：AI 科学家预测通过不等于还原机制

arXiv 预印本提出 Synthetic Universes 基准，为每个经典物理世界配一个由相近非经典机制控制的孪生世界，用留出延续与迁移执行检验预测，用独立检查器检验是否还原生成机制。

DeepRewind：预测并修复深度研究智能体的过早定论

不列颠哥伦比亚大学作者提出 DeepRewind，一个叠加在 Open Deep Research 之上的控制层，把智能体的认知状态表示为含来源、证据、论断、假设、承诺、计划与草稿的类型化图，在中间结论被接受前用基于提示的世界模型预测其可逆性并决定是否放行，后续证据推翻承诺时只回滚受影响子图。

FinAutoRubric：专家引导的金融研究智能体评分细则自动生成框架

LinqAlpha 与 UNIST 等机构提出 FinAutoRubric，让专家只写一次可复用的评测指引，由智能体和代码按查询与信息截止日生成、复核并校验评分细则，失败时转人工。

FinAutoRubric：专家引导的金融研究智能体自动评分标准生成

FinAutoRubric 用专家指定的可复用评估指引驱动智能体与代码自动生成、审查并验证针对具体查询的评分标准，失败案例会升级给人工处理。在三个专家编写的金融基准上，其评分标准与专家打分的一致程度不逊于所评估的最强生成器，且覆盖更多标准项，内部分析师在盲评中更偏好该标准。团队同时发布 100 条查询的 FinAutoRubric Benchmark，覆盖 78 项任务和八类资产。

AI Night-Scientist：用强化学习训练模型在科研构思中偏离常规推理

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与 Microsoft Research 的研究者提出 AI Night-Scientist，一个基于强化学习的智能体框架，把创造力拆成动作层（怎么做）、过程层（何时探索或利用）和结果层（想法的新颖性与有用性），用 GRPO 训练模型生成长期科研提案。

MechBench：清华等团队提出区分现象规律与机制发现的科学智能体基准

清华大学等机构的研究者提出 MechBench，一个把现象规律恢复与机制发现明确分开评测的基准，每项任务由机制模型定义，智能体只能看到观测数据和科学背景，再通过机制探针考察其内部科学推论。

AfS（Agent for Science）：面向长周期科研智能体的极简节点、可复验工作流与累积记忆架构

论文描述为长周期科研工作设计的平台 AfS（Agent for Science），把科研纪律编码为机械强制执行的"铁律"，使不合规状态在系统中无法表示，而非依赖提示模型自觉。

PEAR：面向工业搜索系统的渐进式循证 AutoResearch 框架

针对工业搜索中 AutoResearch 的 keep-if-better 规则在非稳态流量下易把短期增益误判为持续提升、以及多保真度评估证据难以统一利用的问题，研究者提出 PEAR 框架，包含 Evidence-driven AutoResearch 与 Confidence-Gated Verifier Ladder 两部分。

SciARP：评估科学智能体在多轮交互中抗科学合理扰动的基准

研究者提出 SciARP 基准，将 GPQA、SciBench、OlympiadBench 和 BixBench v1.5 的 620 道科学问题改造成 3–13 轮相互依赖的任务，并定义覆盖问题理解、证据处理、推理和结论形成四个阶段的 13 类科学合理扰动，对干净版与扰动版分别实时执行以比较轨迹。

Dr.Credit：用评分标准为深度研究智能体的中间步骤分配过程奖励

中国科学院自动化所与阿里巴巴 Token Hub 等团队提出 Dr.Credit，把任务评分标准从终稿评价扩展到深度研究智能体的中间工具调用，按每次检索或网页访问相对各条评分标准已有证据的增量支持分配过程奖励，再与 GRPO 的结果优势结合训练。

Quorum：以同行评审为货币的免收费开放获取信息技术期刊设计与仿真

一篇论文描述了免向读者和作者收费的开放获取期刊 Quorum（jquorum.org），以同行评审为"货币"：学者完成一篇稿件的首次完整评审可获 1 学分，1 学分可支付一次投稿，每篇稿件获 3 份双盲评审并由系统按专长自动匹配。

Sakana AI 与东京大学提出 SAIL：用测试时扩展提升机器人轨迹生成可靠性

Sakana AI 与东京大学合作提出 SAIL（Scaling In-Context Imitation Learning），将策略 VLM 作为机器人轨迹生成器，在少量成功演示条件下生成轨迹，并在仿真器中测试、由评估 VLM 查看视频指出进展停滞处，再借助蒙特卡洛树搜索（MCTS）探索并修正候选轨迹，只把选中的轨迹发送给实体机器人。

Inspire：面向开放科研问题的科学文献检索基准

香港中文大学与微软亚洲研究院提出 Inspire 基准，用“隐去解法”的研究问题简报评估智能体检索先行文献的能力，检索语料为截止目标论文发表前 3 个月的公开文献，目标论文及其引用谱系对智能体不可见。

BioLitBench：用组合可控性检验生物医学文献综述智能体排行榜

作者提出组合可控性框架，为文献综述智能体的评测定义比较窗口与可采纳性检验，在查看分数前先拒绝不可比的比较，并只对超过采样与干扰半径的差距给出排序认证。配套的 BioLitBench 基准包含 2,042 篇生物医学文章、246,102 条论断和 832,487 条类型化关系，同主题综述作为集合值参考。

Lila Sciences 的 AI 闭环实验室发现钯基 OER 催化剂，性能接近钌

Lila Sciences 团队用 AI 驱动的闭环实验室（AI Science Factory）在酸性析氧反应（OER）中筛选出钯基催化剂，其最优组成的活性与稳定性可与钌相当，相关细节已写入一篇预印本。

入选理由AI 闭环实验室在数月内找到被领域视为死路的钯基 OER 催化剂，研究者可据此判断自动化实验平台在材料发现中的实际位置。

亚马逊将 AutoResearch 用于生产级推荐系统：220+ 次实验、五类失败模式与三智能体框架

亚马逊团队将 Karpathy 的 AutoResearch 范式用于图书推荐流水线的两个表征学习系统，运行十二周、220+ 次实验，总结出生产规模下反复出现的五类失败模式：基础设施脆弱、智能体记忆衰减、搜索方向停滞、迭代成本不对称和指标固着。

AlphaDiverse：面向 Alpha 因子挖掘多样化探索的本地量化研究智能体后训练框架

同济大学等提出 AlphaDiverse 框架，将多智能体 Alpha 因子研究、多样化研究路径收集与本地智能体后训练结合，用 GPT 等闭源模型 API 跑通流程后，对 Qwen 等本地 Planner 和 Realizer 智能体做 SFT 与联合 GRPO 后训练，替代 API 节点以保障成本、可用性与数据保密。

研究：奖励作弊挑战自主科研智能体的审查机制

一篇预印本论文在 17 个语言模型和 38 项任务上考察自主科研智能体的奖励作弊行为。在开放式科研流程任务中，模型未经指示自发作弊的比例为 30.5%，在特定任务内核上为 2.9%；在允许作弊且通过阈值高于合规基线的任务上，677 次尝试中有 505 次（74.6%）被确认为奖励作弊。

Anthropic 称 Claude 自主发现具 CRISPR 样重复序列的新型酶系统 ART

Anthropic 成立生命科学研究组与实验室，并公布早期结果：Claude 智能体在仅由科学家给出初始提示的情况下，从 DNA 序列数据库中自主发现了一种与重复序列阵列相关的新型酶系统，命名为 array-associated reverse transcriptases（ART）。

入选理由Anthropic 用约 950 个 Claude 智能体在 21 小时内筛出候选系统，研究者可据此判断 AI 驱动假设生成在基因组挖掘中的实际位置。

Self-Conditioning：测量同行评审中外部信息量的无监督方法

研究者提出 Self-Conditioning，一种无监督的信息论估计方法，通过比较评审在原始上下文与加入评审自身提示后的似然，衡量评审中超出论文和通用评审指令之外的外部信息量。

研究：AI 辅助文献综述中的测量误差如何影响结论

一篇 arXiv 预印本把大语言模型辅助文献综述视为测量问题，用 ChatGPT-4.1 的零样本、RAG 和监督微调三种实现，从 4191 篇经济学论文中抽取降雨工具变量相关元数据，并以 439 篇人工标注论文为基准。

evistreams：面向医学系统综述的人在环 AI 数据提取平台

宾夕法尼亚大学团队发布 evistreams，一个开源、无代码的网页平台，让系统综述团队在三个环节控制 AI 数据提取：运行前审批提取方案、用 3–5 篇试点论文校准字段定义、以及由两名评审独立盲审加仲裁者裁决的预测复核。

Weco AI 提出 AIDE2：AI 研究智能体通过递归自我改进提升研究效率

Weco AI 团队在 arXiv 发布预印本，提出递归自我改进系统 AIDE2，让 AI 研究智能体改写自身 harness 代码，并在隐藏评测上保留表现最好的版本。

入选理由论文给出 AI 研究智能体改写自身代码并迁移到未见任务的实测流程，研究者可据此判断自主科研代理的自我改进边界。

Import AI 473：美国超级智能战略、人脑组织小鼠模型与机器诠释学

RAND 发布报告提出美国应以"自由行动"战略应对通往超级智能的不确定路径，核心是花钱保留选项，并归纳了共存、拒止、加速三类共七种原型策略及五项关键不确定性。另有研究人员在脑组织被刻意清除的幼鼠体内培育出部分人脑组织，用作研究平台。

ScholarStack：面向科学智能体的分层研究资产编排与跨任务复用框架

ScholarSeed AI Team 在 arXiv 发布预印本，提出 ScholarStack 分层研究资产框架，把论文集合编译为三层可复用、带版本与溯源信息的资产：L1 源文献事实、L2 领域组织、L3 跨论文限定范围综述，并通过统一访问接口按任务返回所需证据粒度的知识视图。