Regents Labs 周报:精选 17 篇 AI/agent 科学论文附 AI 精读

seanwbren · x · 2026-10-17

Regents Labs 推出 “Paper Pro Daily” 周度回顾：本周精选 17 篇 AI/agent 科学论文，涵盖 harness 工程、评测自动化等方向，全部公开在其网站上供人和 agent 使用。

每篇由 ChatGPT Pro（Astra 6）生成精读摘要。本期示例为 Bespoke Labs 训练 NVIDIA Nemotron 做 ML 工程的实践：在 22 个 CPU 任务（4–6 小时时限、单次提交评分）上，基础 Nemotron 得分 0.286，加入 curated teacher-decision 训练到 0.319，self-context distillation 为 0.317，SCD+反思+action replay 达到 0.358，相对提升 24.8%，16 个任务改进、4 个回退。作者认为最有价值的是把 agent 失败案例转化为经独立验证的改进这一流程，而非立即训练全量模型。