论文趋势总结与分类
近年来，LLM及其衍生的Agent、多模态系统已成为AI领域的研究核心，论文趋势呈现"三实三优"的鲜明特征：从"理想场景"走向"真实实践" ，聚焦不确定性处理、安全防护、长程规划等落地关键问题；从"单一能力"走向"综合优化" ，强化学习追求无偏训练与高效适配，多模态突破视觉-语言壁垒；从"通用评估"走向"领域深耕"，特定基准贴近生物、数学等专业场景，实现"通用能力+领域深度"的双重突破。正如《文心雕龙》所言"凡操千曲而后晓声，观千剑而后识器"，这些研究在大量实践与反思中，推动AI从"能做"向"做好、做稳"演进，勾勒出"实用化、精细化、跨域化"的发展蓝图。
分类整理与创新点解析
一、LLM代理与智能系统（实用化核心突破）
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CAR-bench: Evaluating the Consistency and Limit-Awareness of LLM Agents under Real-World Uncertainty ★★★
核心应用场景：车载LLM助手
创新点："工欲善其事，必先利其器"，针对现有基准忽视真实场景不确定性的痛点，构建含58个工具与LLM模拟用户的评估体系，首创幻觉任务与消歧任务，叩问代理的一致性与边界感知能力。
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Spider-Sense: Intrinsic Risk Sensing for Efficient Agent Defense with Hierarchical Adaptive Screening ★★★
核心应用场景：LLM代理安全防护
创新点："防患于未然，治之于未乱"，摒弃强制检查范式，提出基于内在风险感知的事件驱动防御框架，通过分层自适应筛选实现低攻击成功率与低延迟的动态平衡。
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MemSkill: Learning and Evolving Memory Skills for Self-Evolving Agents ★★
核心应用场景：LLM代理记忆管理
创新点："学而不思则罔，思而不学则殆"，将静态记忆操作重构为可学习、可进化的记忆技能，通过控制器-执行器-设计者闭环，让记忆系统实现自适应与自优化。
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ProAct: Agentic Lookahead in Interactive Environments ★
核心应用场景：LLM代理长程规划
创新点："凡事预则立，不预则废"，通过接地前瞻蒸馏与蒙特卡洛评论家两阶段训练，让代理内化前瞻推理逻辑，在随机与确定性环境中均实现规划精度跃升。
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Accurate Failure Prediction in Agents Does Not Imply Effective Failure Prevention ★
核心应用场景：LLM代理故障预防
创新点："见微知著，防微杜渐"，揭示故障预测精度与预防效果的非等价性，提出扰动-恢复权衡理论与预部署测试方法，规避干预导致的性能坍缩风险。
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Reinforcement World Model Learning for LLM-based Agents ☆
核心应用场景：LLM代理环境适应
创新点："穷则变，变则通，通则久"，提出自监督的强化世界模型学习方法，通过模拟与真实状态对齐，让代理更好预判动作后果，适配动态环境。
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SocialVeil: Probing Social Intelligence of Language Agents under Communication Barriers ☆
核心应用场景：LLM代理社交智能评估
创新点："言为心声，行胜于言"，模拟语义模糊、社会文化失配等沟通障碍，构建评估环境，揭示现有模型社交智能在真实交互中的脆弱性。
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LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems ☆
核心应用场景：多代理协作记忆
创新点："和而不同，各展其长"，设计可学习的潜在记忆框架，通过经验库与记忆合成器，为不同角色代理定制紧凑记忆，提升多代理系统协作效率。
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Towards Reducible Uncertainty Modeling for Reliable Large Language Model Agents ☆
核心应用场景：LLM代理不确定性量化
创新点："知其然，更知其所以然"，提出条件不确定性降低框架，将代理不确定性建模从累积视角转向交互视角，为可靠代理设计提供理论支撑。
二、多模态与视频生成（一致性与推理力升级）
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Context Forcing: Consistent Autoregressive Video Generation with Long Context ★
核心应用场景：长时视频生成
创新点："上下同欲者胜，内外同心者强"，打破师生模型上下文不匹配瓶颈，以长上下文教师引导学生，结合快慢记忆架构，将视频生成一致性时长拓展至20秒以上。
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RISE-Video: Can Video Generators Decode Implicit World Rules? ★
核心应用场景：文本-图像到视频合成评估
创新点："形而上者谓之道，形而下者谓之器"，跳出视觉保真度评价框架，构建聚焦认知推理的基准，以四维指标与LMM自动化评估，揭示模型对隐含世界规则的解码能力。
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Thinking in Frames: How Visual Context and Test-Time Scaling Empower Video Reasoning ☆
核心应用场景：视频生成推理
创新点："一图胜千言，一帧定乾坤"，将视频帧作为推理中间步骤，揭示视觉上下文与测试时缩放的关键作用，实现迷宫导航与七巧板任务的零样本泛化。
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SwimBird: Eliciting Switchable Reasoning Mode in Hybrid Autoregressive MLLMs ☆
核心应用场景：多模态LLM推理
创新点："因地制宜，因材施教"，提出推理可切换的混合自回归模型，动态选择文本、视觉或交织推理模式，兼顾文本逻辑与视觉任务性能。
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Reinforced Attention Learning ☆
核心应用场景：多模态LLM优化
创新点："明辨是非，择善而从"，跳出输出token优化框架，直接优化内部注意力分布，通过注意力蒸馏实现更强的跨模态对齐。
三、强化学习优化（无偏、高效、多任务）
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Length-Unbiased Sequence Policy Optimization: Revealing and Controlling Response Length Variation in RLVR ★★
核心应用场景：LLM/VLM推理优化
创新点："删繁就简三秋树，领异标新二月花"，剖析RLVR算法的长度偏差问题，提出长度无偏序列策略优化算法，破解响应长度坍缩难题，提升数学与多模态推理稳定性。
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Dr. Kernel: Reinforcement Learning Done Right for Triton Kernel Generations ★
核心应用场景：Triton内核生成
创新点："工欲善其事，必先利其器"，构建KernelGYM分布式环境破解奖励黑客与惰性优化，提出TRLOO无偏优势估计，让生成内核在速度上超越Claude-4.5与GPT-5。
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Privileged Information Distillation for Language Models ★
核心应用场景：LLM代理知识蒸馏
创新点："授人以鱼不如授人以渔"，针对多轮环境中特权信息迁移难题，提出π-Distill联合师生训练与OPSD自蒸馏方法，仅用动作轨迹即实现超越SFT+RL的性能。
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Multi-Task GRPO: Reliable LLM Reasoning Across Tasks ☆
核心应用场景：LLM多任务推理
创新点："不偏不倚，统筹兼顾"，提出动态任务权重适配与比例保持采样，解决多任务GRPO的优化失衡问题，提升最差任务性能与训练效率。
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Steering LLMs via Scalable Interactive Oversight ☆
核心应用场景：LLM复杂任务监督
创新点："治大国若烹小鲜"，将复杂意图拆解为递归决策树，通过低负担用户反馈聚合全局引导，让非专家也能实现专家级任务对齐。
四、检索与深度研究Agent（精准性与证据驱动）
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Semantic Search over 9 Million Mathematical Theorems ★
核心应用场景：数学定理语义检索
创新点："博观而约取，厚积而薄发"，构建920万条定理的大规模语料库，通过自然语言描述与多维度嵌入优化，实现超越Google与前沿LLM的定理级检索精度。
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V-Retrver: Evidence-Driven Agentic Reasoning for Universal Multimodal Retrieval ☆
核心应用场景：多模态检索
创新点："实事求是，证据为王"，构建证据驱动的代理推理框架，通过假设生成与视觉验证交替，提升多模态检索的准确性与可靠性。
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SAGE: Benchmarking and Improving Retrieval for Deep Research Agents ☆
核心应用场景：深度研究Agent检索
创新点："磨刀不误砍柴工"，构建SAGE科学文献检索基准，发现传统BM25优于LLM检索器，提出语料级测试时缩放策略提升检索性能。
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Retrieval-Infused Reasoning Sandbox: A Benchmark for Decoupling Retrieval and Reasoning Capabilities ☆
核心应用场景：LLM文档推理评估
创新点："去粗取精，去伪存真"，构建DeR2受控沙盒，通过四阶段推理分离检索与推理损失，实现细粒度错误归因，避免参数记忆与网络波动干扰。
五、特定领域基准与效率优化（领域深耕与性能提升）
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BABE: Biology Arena BEnchmark ☆
核心应用场景：生物学AI推理评估
创新点："格物致知，知行合一"，基于peer-reviewed论文构建生物学实验推理基准，聚焦因果推理与跨尺度推断，衡量AI的科学研究能力。
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Grounding and Enhancing Informativeness and Utility in Dataset Distillation ☆
核心应用场景：数据集蒸馏
创新点："删繁就简，取精用弘"，基于沙普利值归因与梯度范数优化，平衡数据信息量与效用，在ImageNet-1K上实现6.1%性能提升。
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DFlash: Block Diffusion for Flash Speculative Decoding ★
核心应用场景：LLM推理加速
创新点："兵贵神速，机不可失"，融合扩散模型并行生成优势与投机解码框架，提出块扩散并行草稿生成方法，实现6倍无损加速，超越现有autoregressive方法。
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InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions ☆
核心应用场景：人形机器人人机交互控制
创新点："知行合一，学以致用"，通过模仿预训练与强化学习微调，学习统一生成控制器，让机器人在多样场景中保持物理一致性的全身协调与移动操作能力。
思维导向图（文字层级结构）
核心主题
- LLM代理与智能系统（实用化核心突破）
- 基准测试：CAR-bench（车载代理）、SocialVeil（社交智能）、Retrieval-Infused Reasoning Sandbox（文档推理）
- 安全防护：Spider-Sense（内在风险感知）、Accurate Failure Prediction（故障预防）
- 记忆与规划：MemSkill（进化记忆）、ProAct（长程规划）、Reinforcement World Model Learning（环境适应）、LatentMem（多代理记忆）
- 多模态与视频生成（一致性与推理力升级）
- 视频生成：Context Forcing（长时一致性）、Thinking in Frames（推理型生成）
- 多模态优化：SwimBird（推理切换）、Reinforced Attention Learning（注意力优化）
- 评估基准：RISE-Video（视频推理）
- 强化学习优化（无偏、高效、多任务）
- 无偏训练：LUSPO（长度无偏）、Dr. Kernel（无偏优势估计）
- 多任务优化：Multi-Task GRPO（均衡性能）
- 监督与蒸馏：Privileged Information Distillation（特权信息蒸馏）、Steering LLMs（交互监督）
- 检索与深度研究Agent（精准性与证据驱动）
- 通用检索：Semantic Search（数学定理）、SAGE（科学文献）
- 证据驱动：V-Retrver（多模态）、Retrieval-Infused Reasoning Sandbox（文档）
- 特定领域与效率优化（领域深耕与性能提升）
- 领域基准：BABE（生物学）、Semantic Search（数学）、CAR-bench（车载）
- 效率优化：DFlash（LLM加速）、Grounding and Enhancing（数据集蒸馏）
- 机器人控制：InterPrior（人机交互）
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