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第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型，介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent，在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars，Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra，能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题，实验显示全面超越现有基线。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
让AI自己“炼数据”！DataChef开源：用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef，它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro，超越人类专家设计算法，解决传统数据工程难题，推动大模型数据工程迈向新范式。
AI Agent也有体检中心了？诊断级安全框架AgentDoG正式开源
上海人工智能实验室今日开源全球首个具深度诊断能力的AI智能体安全护栏框架AgentDoG。它能精准定位风险、解释决策成因。团队提出三维风险分类法，构建数据合成管道，实验表现领先，还集成归因模块。
VL-LN Bench：模拟「边走边问找具体目标」的真实导航场景
上海人工智能实验室等研究者完成VL - LN Bench，模拟真实导航场景。它构建自动化数据收集管线，依托InternVLA - N1训练评测。结果显示主动对话可提升表现，但当前方法在实例感知对齐等环节有短板。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文，该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型，在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明，混合智能策略是稳健收益最佳路径，未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
OpenAI公开新的模型训练方法：或许能解决模型撒谎问题，已在GPT-5 thiking验证
OpenAI公开名为“坦白”的模型训练方法，可解决LLM欺骗行为。该方法强制模型自我反省，“坦白”奖励与“主要回答”奖励分离。在GPT - 5 - Thinking上实验，能提升不良行为可见性，但对“无知的错误”有局限。
Gemini 3.0 登场后，哈萨比斯要「改造」Google 全系产品
Gemini 3.0登场引发热议，被视为Google近年最稳健升级。Google DeepMind CEO哈萨比斯谈其研发过程、团队推进能力等。新模型各方面提升显著，还将强化个性化、记忆等能力，Antigravity开发平台也备受关注。