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LAPO：一种无需外部奖励模型的多轮搜索过程监督方法
LAPO：让 AI 学会"自我反思"的多轮搜索强化学习新范式 2026年7月15日 ，Qiang Zhu 与 Jiajun Wu 在 arXiv 上提交了一篇名为 LAPO: Le
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阅读全文 →从"表征学习"到"推理驱动"：UrbanAgent如何用多代理框架重构城市计算
从"表征学习"到"推理驱动"：UrbanAgent如何用多代理框架重构城市计算 核心事件 2026年7月15日，Xixuan Hao、Yutian Jiang等7位研究者将论文《M
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阅读全文 →AI 建议的“沉默杀手”效应：为何我们越来越难说出“我不知道”？
AI 建议的"沉默杀手"效应：为何我们越来越难说出"我不知道"？ 在人工智能日益渗透人类决策流程的今天，一个反直觉的现象正在发生： AI 的建议不仅改变了我们如何回答问题，更在潜移
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阅读全文 →SAFETY SENTRY：用"执行-询问-拒绝"三路路由重构LLM代理的安全护栏
核心事件 2026年7月15日，Tianyu Chen、Chujia Hu 和 Wenjie Wang 三位作者在 arXiv 上提交了题为 《SAFETY SENTRY: Con
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阅读全文 →arXiv辨析｜用LLM智能体自动发现生物系统的微分方程
MEDA：用LLM智能体自动发现生物系统方程——AI for Science的新范式 研究来源：arXiv:2607.13608 [cs.AI] — David Krongauz
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阅读全文 →STOCKTAKE：揭开大模型智能体“知行鸿沟”的面纱
STOCKTAKE：揭开LLM智能体“知行脱节”的真相 2026年7月，Sagar Deb 与 Ashwanth Krishnan 发表的研究 《STOCKTAKE: Measur
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阅读全文 →UESF-Bench：统一具身搜索与跟随基准测试，推动具身智能新方向
核心事件 2026年7月15日，一篇题为《UESF-Bench: Benchmarking and Probing for Unified Embodied Seeking and
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阅读全文 →用归纳逻辑编程量化强化学习的可解释性：一项新研究解析
可解释强化学习迈入量化时代：ILP 指标体系的意义与启示 这篇论文触及了可解释人工智能（XAI）领域一个长期被忽视的痛点—— 当"可解释性"本身难以被衡量时，我们如何判断一个解释是
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阅读全文 →当机器人加入团队：开源项目中机器人采纳的制度化效应
当机器人加入团队：开源项目中机器人采纳的制度化效应 论文概览 标题 ： When Bots Join the Team: Bot Adoption and the Institut
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阅读全文 →AgentCompass：统一评估基础设施如何破解AI代理评测碎片化难题
AgentCompass：统一评估基础设施如何破解AI代理评测碎片化难题 事件概述 2026年7月15日，一篇题为《AgentCompass: A Unified Evaluati
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阅读全文 →Experience Memory Graph：用图匹配实现Agent的一次性错误纠正
Experience Memory Graph：单次错误纠正的图匹配方法 核心事件 2026年7月15日，Wenjun Wang、Yuchen Fang等人在arXiv上发表了题为
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阅读全文 →超越准确率：AIMO 可解释性挑战赛揭示大模型数学推理的“黑盒”真相
AIMO Interpretability Challenge：从"结果导向"到"机制导向"的评估范式转变 概述 2026年7月15日，题为 《AIMO Interpretabil
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阅读全文 →HealthClaw：自进化个人健康管理智能体的架构突破与开源发布
HealthClaw 论文辨析：一份结构清晰、数据翔实的技术解读 你提供的这份 HealthClaw（arXiv:2607.13940）论文辨析文档质量很高，具备以下几个突出优点：
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