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LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式

多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。

麻省理工学院研究揭示，熬夜后白天易走神是因大脑“洗脑”机制启动。正常“洗脑”在睡眠时进行，清理废物；睡眠不足时，白天也会启动，代价是注意力受损。此前波士顿大学也有大脑清洁相关研究。

本文提出LiveRepoReflection基准，评估多文件仓库代码理解和生成能力，含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder，评估40多个LLMs，结果显示其能有效测模型反思修复能力。

AI 视频工具圈存在模型强但使用方式单一、信息孤岛和提示词‘玄学化’问题。`seedance - 2.0` 仓库搭建‘操作系统’，将‘提示词’升级为可审计制作流程，还给出各岗位产出表和使用方式。

OpenAI正式发布ChatGPT Agent，将思考与执行能力统一，可接管电脑，能处理工作和生活多种事务。它优化后能力达SOTA，但也有风险。这或重塑互联网，让Agent创业者重新审视竞争力。

翁荔新博客聚焦Harness Engineering，梳理围绕‘Harness自我优化’的研究，探讨递归式自我提升发生层面，还指出自动化研究和自我提升系统面临的瓶颈，如评估标准模糊、奖励作弊等。

现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。

斯坦福大学研究人员提出Paper2Agent，可将静态论文转化为可交互的AI智能体。它提供自动化工作流，核心是封装成MCP服务器。通过三个案例展示其将不同论文转化为智能体的能力，提升科研成果易用性与可复现性。

前OpenAI研究成员等打造出130亿参数的时代语言模型talkie，只用1930年前英文词元训练。它不知二战等现代信息，能从例子学Python，风格似20世纪绅士，研究团队将扩大其规模。

作者起初怀疑GLM - 5称对标Claude Opus 4.6、定位“系统架构师”的说法，但实测后改观。通过宝可梦策略助手、降噪网站沉浸式交互、求职招聘双边匹配三个测试，展现其系统规划、执行、纠错等能力，像真正架构师。