DAIR.AI 汇总了本周五篇重要的 AI 论文：(1) Harness Learning，通过 RL 训练提议模型在测试时修订 agent 的 harness 代码而非模型权重，实现可泛化的适应能力；(2) CorpusMap，微软提出的基于实体的语料库导航层，让 agent 搜索更准且省 34%-57% 的 token；(3) VeriHarness，Google 提出的 agentic 验证方法，揭示多数投票的盲点，在长周期任务上提升选择准确率；(4) HERMES，将仓库组件变成主动参与者的 harness，使 GPT-5.6 在仓库迁移任务上从 6.5% 提升至 31%；(5) Sakana AI 的 MASS，用同一基座模型兼任 agent、评估者与优化者，实现多智能体自我监督进化。
DAIR.AI 本周精选五篇 AI 论文：1）Netflix 的 LLM Judge 生命周期管理，通过推理对齐的评分标准调优实现生产级评估，A/B 测试显著提升用户浏览转化；2）NVIDIA 的 Skill Lift，用配对运行测量 Agent Skill 的实际增益，发现结构扫描分数与质量几乎不相关；3）阿里巴巴 Scroll，以代码方式管理上下文，用事件日志与沙箱内核替代预设 schema，在长记忆基准上取得最佳成绩；4）JIT-Agent，按任务即时生成 Harness，使多个骨干模型大幅提升；5）Prime Intellect 开源长程任务 Harness，支持跨轨迹持久化历史、记忆与技能，实现可复利的自我改进。
本文汇总了本周AI领域的多篇前沿研究。主要涵盖：1) 提出了智能体系统失败的分类法，以区分模型与支架的故障；2) 零Token记忆操作大幅降低延迟与成本；3) 研究发现在同等消耗下，简单重复采样优于模型自我反思；4) 利用单独的模型自动修复智能体支架；5) 针对异构数据的企业级分析基准DataSpace；6) 探讨提示词诱导导致的编码智能体资源浪费问题。这些研究为AI智能体开发和评估提供了重要指导。
