今日候选池93篇，硬过滤 + LLM 打分后通过评估27篇，精选 Top-10，另列 17 篇速览。
关注方向：多 Agent 系统 / LLM 后训练（RL/SFT） / 扩散语言模型 / 推理加速 / 长上下文 / 量化交易
🌟 精选
1. TeamTR: Trust-Region Fine-Tuning for Multi-Agent LLM Coordination
评分8.6·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2605.15207· PDF
💡 提出 TeamTR 信任域多智能体微调框架，在每次组件更新后重采样轨迹并做逐 agent 散度约束，缓解共享上下文下的 occupancy shift。
多智能体LLM后训练trust-region开源代码
摘要：该文关注多智能体 LLM 在共享上下文下顺序微调时的协调失效：更新某个 agent 会改变团队上下文分布，而后续仍用缓存 rollout 评估会不断累积偏差。作者将其形式化为 compounding occupancy shift，并证明陈旧分布评估的损失随智能体数二次增长，而中间重采样可降为线性。基于此提出 TeamTR：每次组件更新后重采样轨迹，并用 trust-region 约束各 agent 的分布偏移，给出性能提升下界。实验表明其平均优于单智能体和顺序基线 7.1%，还能减少协同退化并支持即插即用替换组件。
评分细项：rel 9.2 / nov 8.3 / prac 8.7 / author 7.0
2. Nudging Beyond the Comfort Zone: Efficient Strategy-Guided Exploration for RLVR
评分8.4·方向cs.AI · Artificial Intelligence ·arxiv2605.15726· PDF
💡 提出 NudgeRL，在 RLVR 中用 Strategy Nudging 生成多样推理轨迹，并以 inter/intra-context 奖励分解加蒸馏回传基座策略。
RLVR后训练推理探索
摘要：论文针对 RLVR 中“只会在已采样轨迹上变好”的探索瓶颈，提出高效的结构化探索框架 NudgeRL。其核心是 Strategy Nudging：为每次 rollout 注入轻量级策略上下文，诱导模型生成多样化推理路径，而无需昂贵的 oracle 监督。为充分利用这些探索样本，作者设计统一目标，将奖励拆分为上下文间与上下文内两部分，并通过 distillation 把发现的有效行为迁回基础策略。实验显示，NudgeRL 优于标准 GRPO，即使后者 rollout 预算扩大 8 倍也不及它，并在 5 个高难数学基准上平均超过 oracle-guided RL 基线。
评分细项：rel 9.1 / nov 8.2 / prac 8.3 / author 6.0
3. Argus: Evidence Assembly for Scalable Deep Research Agents
评分8.1·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2605.16217· PDF
💡 Argus 让 Searcher 与 Navigator 协作完成 deep research：用证据图组装信息，并以强化学习训练 Navigator 的派发、校验与综合。
多智能体deep research强化学习agentic workflow
摘要：该文提出深度研究代理 Argus，将信息检索从“并行暴力搜索完整答案”改为“拼接互补证据”。系统由 Searcher 与 Navigator 协作：Searcher 采用 ReAct 式交互收集子问题证据，Navigator 维护共享证据图，判断缺失信息、调度搜索并基于完整证据图生成带来源追踪的答案。作者用强化学习训练 Navigator 的验证、派发和综合能力，而 Searcher 保持标准 ReAct 形式，因此无需重训即可支持单个或多个并行 Searcher。基于 35B-A3B MoE，Argus 在 8 个基准上单 Searcher 平均提升 5.5 分，8 个并行 Searcher 提升 12.7 分。
评分细项：rel 8.5 / nov 8.1 / prac 7.6 / author 6.5
4. RecMem: Recurrence-based Memory Consolidation for Efficient and Effective Long-Running LLM Agents
评分8.0·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2605.16045· PDF
💡 RecMem 将交互先存入 subconscious memory，仅在语义相似事件持续 recurrence 时触发 LLM 记忆提炼与语义补全。
Agent memory长上下文系统优化
摘要：RecMem 重新思考长时运行 LLM agent 的记忆固化时机。现有方法通常对每次交互都调用 LLM 提取记忆，token 开销很高。RecMem 先把新交互存入“潜意识”记忆层，用轻量 embedding 编码并检索；只有当语义相近的交互持续重复出现时，才调用 LLM 提取 episodic memory 和 semantic memory，实现基于 recurrence 的选择性固化。为弥补摘要化丢失的细节，系统还加入语义精炼机制恢复细粒度事实。实验表明，RecMem 在准确率超过 3 个 SOTA 记忆系统的同时，将记忆构建 token 成本最高降低 87%。
评分细项：rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.5 / author 6.0
5. Towards Generalization of Block Attention via Automatic Segmentation and Block Distillation
评分8.0·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2605.15913· PDF
💡 为 block attention 引入 SemanticSeg 自动分块与 block distillation，用 sink token 和 block dropout 提升长上下文泛化。
长上下文block attentionKV cache蒸馏
摘要：论文旨在推动 block attention 在长上下文中的泛化应用，以提升 RAG 等场景的 KV cache 复用。作者指出两大障碍：难以把文本切成语义自洽的块，以及现有 block fine-tuning 效率低且易伤性能。为此，先构建包含 3 万余样本、覆盖书籍、代码、网页和对话等 16 类文本的 SemanticSeg 数据集，并训练轻量分段器实现可控粒度的自动分块。随后提出 block distillation，用冻结的 full-attention 教师指导 block-attention 学生，并结合 block sink tokens、block dropout 和 token-level loss weighti…
评分细项：rel 8.6 / nov 7.9 / prac 8.2 / author 5.0
6. Contexting as Recommendation: Evolutionary Collaborative Filtering for Context Engineering
评分7.9·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2605.15721· PDF
💡 把 context engineering 改写为推荐问题，提出 NCCE 用 Neural Collaborative Filtering 与 Context-CF Co-Evolution 做实例级上下文路由。
agentic workflowcontext engineering推荐路由
摘要：该文将 context engineering 从“寻找一个全局最优提示上下文”转为“为每个样本推荐最合适上下文”的推荐问题。作者提出 NCCE（Neural Collaborative Context Engineering）：先构建多样化 anchor contexts，再通过 Context-CF Co-Evolution 形成协同进化闭环——轻量 NCF 模型学习样本与上下文的偏好关系，指导生成更专门的上下文变体，而新评测结果又持续反哺 NCF 对潜在偏好的理解。推理时，训练好的 NCF 作为 context router，为未见样本动态分配上下文策略。理论与实验均表明，按实例匹配最优上下文可显著提升任务效果。
评分细项：rel 8.4 / nov 8.3 / prac 7.6 / author 5.0
7. BootstrapAgent: Distilling Repository Setup into Reusable Agent Knowledge
评分7.9·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2605.15815· PDF
💡 用多智能体把仓库启动过程蒸馏成 .bootstrap contract，结合 Docker 验证、warm repair 与 delta repair 复用环境配置知识。
多智能体代码Agent仓库启动
摘要：BootstrapAgent 聚焦代码 agent 处理中陌生仓库前最耗时的“环境启动”问题。作者将仓库 bootstrapping 视为可复用的启动知识，并提出多智能体框架，把依赖修复、排障经验等探索成果沉淀为可验证、可供后续 agent 直接使用的 .bootstrap 合同。系统通过证据抽取、结构化规划、基于 Docker 的确定性验证及 trace 驱动修复，生成覆盖环境配置、诊断检查、最小验证和修复知识的启动规范；同时引入 warm repair with clean replay 与 delta repair 机制，加速调试并避免 reward hacking。三项基准上成功率达 92.9%，较基线提升超 10%，下游 …
评分细项：rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.5 / author 5.0
8. ICRL: Learning to Internalize Self-Critique with Reinforcement Learning
评分7.8·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2605.15224· PDF
💡 提出 ICRL，用共享骨干联合训练 solver 与 critic，并以 distribution-calibration reweighting 和 role-wise GAE 内化自我批评。
RL后训练自我批评
摘要：论文关注如何让 LLM 真正“内化”自我批评，而不是一旦移除 critique 就再次出错。作者提出 ICRL，通过共享 backbone 联合训练 solver 与 critic：critic 的奖励取决于其反馈能否提升 solver 后续的无辅助表现，从而鼓励可执行、可迁移的批评。为缓解 critique 条件下与无 critique 条件下的分布偏移，ICRL 设计 distribution-calibration re-weighting ratio，只转移与 solver 自身提示分布兼容的改进；同时用 role-wise group advantage estimation 稳定双角色联合优化。基于 Qwen3-4B/8…
评分细项：rel 8.5 / nov 8.0 / prac 7.5 / author 5.0
9. PAGER: Bridging the Semantic-Execution Gap in Point-Precise Geometric GUI Control
评分8.1·方向cs.AI · Artificial Intelligence ·arxiv2605.15963· PDF
💡 面向点级几何 GUI 控制，PAGER 结合 pixel-grounded SFT、precision-aligned RL 与依赖拓扑规划执行。
GUI Agent后训练强化学习SFT
摘要：本文关注精度敏感型 GUI 任务，尤其是几何作图场景：与常见“区域容错”点击不同，这类任务要求在连续画布上进行点级精确操作，微小坐标误差就可能因几何依赖关系引发连锁拓扑错误。为此，作者提出 PAGE Bench，包含 4,906 道题和 22.4 万余条带过程监督的像素级 GUI 动作；同时提出拓扑感知智能体 PAGER，将作图分解为依赖结构规划与像素级执行，并结合 pixel-grounded 监督微调和 precision-aligned 强化学习。实验表明，现有多模态模型虽可达到 88% 以上动作类型准确率，但任务成功率不足 6%；PAGER 将成功率提升至最强基线的 4.1 倍。
评分细项：rel 8.6 / nov 7.7 / prac 8.3 / author 6.5
10. Look Before You Leap: Autonomous Exploration for LLM Agents
评分7.6·方向cs.AI · Artificial Intelligence ·arxiv2605.16143· PDF
💡 提出 Explore-then-Act，用任务 rollout 与探索 rollout 交替训练，并以 Exploration Checkpoint Coverage 约束 agent 先探测后执行。
Agent强化学习探索Agentic Workflow
摘要：论文指出，LLM 智能体在陌生环境中常因过早利用既有知识而失败，缺乏系统性的自主探索能力。作者据此提出可验证指标 Exploration Checkpoint Coverage，用于衡量智能体对关键状态、物体及可供性（affordance）的发现广度。评测发现，标准面向任务的强化学习会导致行为狭窄且重复，限制后续表现。为解决这一问题，论文设计交替训练策略，将任务执行 rollout 与探索 rollout 结合，并分别用对应的可验证奖励优化；进一步提出 Explore-then-Act 范式，先在预算内收集环境信息，再执行任务。结果表明，显式学习探索是构建可泛化、面向真实世界智能体的关键。
评分细项：rel 8.2 / nov 7.5 / prac 7.6 / author 5.0
📚 速览 · 其他通过评估的工作（17 篇）
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数据源：arxiv.org · 评分与中文摘要由 LLM 自动生成，仅供初筛参考
