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一分钟读论文：《LedgerAgent：工具调用状态管理》

亚利桑那州立大学与亚利桑那大学合作的一篇论文《LedgerAgent: Structured State for Policy-Adherent Tool-Calling Agents》，提出了一种推理时方法解决工具调用智能体中任务状态隐式编码在提示词中的根本问题。

In AI, Agent, 1 min read
一分钟读论文：《LedgerAgent：工具调用状态管理》

一分钟读论文：《面向推理预算的选择性验证》

弗吉尼亚理工大学的 Sajib Acharjee Dip、Dawei Zhou 和 Liqing Zhang 发表的论文《重新思考还是延长预算？面向推理预算的选择性验证》，揭示了推理时 Token 分配中的一个反直觉发现：始终验证初始答案不仅浪费计算资源，在某些场景下还会降低准确率。

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一分钟读论文：《面向推理预算的选择性验证》

一分钟读论文：《递归自改进警告与全球暂停呼吁》

Anthropic Institute 发表的文章《When AI builds itself》，首次系统性地展示了 Claude Mythos Preview 在 April 2026 已实现约 52 倍的研发加速比——Claude 辅助人类完成 AI 模型开发的速度是纯人工的 52 倍。

In AI, ParadigmRadar, 2 mins read
一分钟读论文：《递归自改进警告与全球暂停呼吁》

一分钟读论文：《Agent记忆的遗忘架构学》

康奈尔大学与DeepLethe合作的一篇论文《Control-Plane Placement Shapes Forgetting》，首次将”遗忘”从Agent记忆评估中分离为独立维度。

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一分钟读论文：《Agent记忆的遗忘架构学》

一分钟读论文：《Agent的Token消耗经济学》

如果你正在构建或部署 AI 智能体，你可能已经注意到一个令人不安的事实：同一个 Agent 任务，跑十次可能产生十种完全不同的 Token 账单。

In AI, ParadigmRadar, 2 mins read
一分钟读论文：《Agent的Token消耗经济学》

一分钟读论文：《用形式化逻辑装上可证明的安全护栏》

如果你正在构建 AI 智能体，你可能已经发现一个令人不安的事实：语义护栏可以被绕过。

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一分钟读论文：《用形式化逻辑装上可证明的安全护栏》

一分钟读论文：《OrchRM：编排奖励的自监督建模》

上周，新加坡国立大学与 Sea AI Lab 联合发布了 OrchRM——首个面向多智能体编排质量的自监督奖励建模框架。

In AI, ParadigmRadar, 4 mins read
一分钟读论文：《OrchRM：编排奖励的自监督建模》

一分钟读论文：《OrchRM：编排奖励自监督建模》

在多智能体系统（MAS）中，编排器决定了多个子代理如何协作完成任务。

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一分钟读论文：《OrchRM：编排奖励自监督建模》

一分钟读论文：《Agent安全护栏：从静态对齐到动态诊断》

在 R-judge 基准测试中，一个仅需约 1000 个样本进行 SFT 训练的 7B 参数模型达到了 GPT-5.4 级别的安全诊断性能。这不是渐进式优化——当 Agent 获得工具调用权限后，安全对齐从”模型层面的静态分类”升级为”系统层面的动态护栏”。

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一分钟读论文：《Agent安全护栏：从静态对齐到动态诊断》

一分钟读论文：《基准即Agent：评估集成成本大降》

在评估 M 个 Agent 系统如何在 N 个基准上表现时，传统方法需要编写 N×M 次定制化集成代码——每个基准都需要为每个 Agent 单独适配接口、处理格式差异、管理认证流程。当 Agent 生态以指数级增长时，这种线性扩展的集成成本变得不可持续。

In AI, ParadigmRadar, 6 mins read
一分钟读论文：《基准即Agent：评估集成成本大降》

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