每日论文精读 #070：给视觉语言模型外挂一块可查找的视觉记忆
V-LUMEN 把 LLM 的查找式嵌入扩展搬到视觉侧：冻结码本离散化 + 空间哈希 + 文本条件哈希，让 VLM 容量随存储而非每 token 计算增长。
论文精读
每日论文精读 #069：任务做到一半环境变了，所有编码Agent都扛不住
SWE-Shift：首个评测编码Agent在执行中途遭遇环境/需求变化的基准，17个系统全部大幅掉点，GPT-6 Astra从67%跌到25%。
每日论文精读 #068：一句描述+合成故事，就能从LLM里提取千级可解释概念向量
用LLM为1036个安全对齐概念生成200万条概念-对立面配对故事，差值均值法提取的特征向量可探测、可转向，还能压制GCG越狱攻击。
每日论文精读 #066：让Agent的技能优化器也优化自己——递归自我改进首次跑通
Skill∞把技能优化流程本身编码成可自我改写的元技能：83个SkillsBench任务上60.7%超越人工技能(56.4%)，自改进贡献4.8分，元技能还能跨模型跨harness复用。
每日论文精读 #065：卡住的Agent该把下一个token花在哪？资源归因发现前沿模型选错了
用Banzhaf合作博弈归因发现：对失败的编码Agent，规格信息才是瓶颈资源，而3/4的前沿模型95%以上时候都在要反馈——收益还不如随机选。
每日论文精读 #010：记忆的价值要用「避免的任务损失」来计量
用决策论框架给智能体记忆估值：区分潜在价值、保留价值与实现价值，暴露评测中的保存/使用/测量三层失效。
每日论文精读 #064：用封闭意图词表把LLM安全运维代理关进笼子
让LLM只输出意图而非命令，配合NeMo-Guardrails代理双闸门，把提示注入的注入召回率从25%提到94.5%
每日论文精读 #063：非程序员用不好编码Agent，问题不在模型在交互
SWE-Journey基准揭示：面对软件架构师时模型功能测试通过率超75%，面对非程序员却不足25%，交互能力才是编码助手的真正瓶颈。
每日论文精读 #062：一句话+200万合成故事，规模化提取模型的对齐概念向量
用LLM合成概念-对立面故事对，以均值差方式为1036个安全对齐概念批量提取特征向量，成本仅500美元，可探测、可操控模型行为。
每日论文精读 #010：检索和微调双管齐下，让LLM读懂时间维度的知识图谱
TEPCA在证据层和参数层同时做时间对齐：时间约束的路径剪枝+互信息筛选保证证据链时序一致，时间条件化的DG-LoRA让低秩适配随查询时间动态变化，在ICEWS14/GDELT上刷新SOTA。
每日论文精读 #061：失控风险的实证证据只够得上「弱可信」
Future of Life Institute等机构系统评估19项实证研究：AI失控风险的现有证据仅支持「弱可信」判断，外部效度缺口普遍存在。
每日论文精读 #006：用信息熵和CKA几何为投机解码科学选层
ELSI框架用熵最大化+CKA去冗余自动选择投机解码的中间层，超越EAGLE3的手工启发式，单个精选层即可打平三层的默认规则。
每日论文精读 #060：工业级实测——LLM推荐生成Semantic ID，束搜索仍然稳赢多Token预测
Netflix规模的实测：生成式推荐中单头自回归束搜索在排序与内容QA上全面胜过多Token预测，且训练成本仅为其1/2.6。
每日论文精读 #059：别让LLM直接执行命令——封闭意图词表+护栏代理把注入攻击挡在信任边界外
用封闭意图词表和NeMo-Guardrails代理双层架构，把LLM安全运营的注入召回率从25%提升到94.5%，且任何命令都不会被模型直接合成执行。
每日论文精读 #058：SWE-Journey——非程序员用编程Agent，通过率不到25%
腾讯提出SWE-Journey基准：长程任务合成+人格化用户模拟，发现同一任务在软件架构师手中通过率78.5%，非程序员仅23%——瓶颈不是解题能力而是交互能力。