multimodal · E1 预消化简报(2026-08-02)

执行:flyP · 09:40 CST 窗口:inbox 近 2 天(2026-07-31 ~ 2026-08-02 09:11)+ paper_cards/ 7-31 ~ 8-1 近 3 天新卡 + knowledge/multimodal.md v37(08-02 08:40)对照 目的:为今晚 multimodal 活文档 v37 → v38 接力预习备料,聚焦 v37 立标后的"未消化的卡"+"未建卡的多模态邻接增量"+"待核实状态"

v37 已在 08-02 08:40 CST 落定(8 件 §2.39.x 候补级 + Anthropic Project Glasswing 第 20 足 + 11 条 §3.3 反方 + 7 条 §7.1 引用 + 2 条 §7.3 交叉 + 41 件 v37 增量)。本简报不重复 v37 立标,只点出 v37 落定后 08:40 ~ 09:40 之间新出现的、或 v37 引用但待核实/待补数据的 6 条增量,以及 4 条值得警惕的矛盾/待核实说法。

1. v37 候补级 8 件仍处于"高票而无 paper_card"状态(待核实清单)

v37 §2.39.101-§2.39.108 8 件新立候补级(PhiZero / VideoCoCo / Memory Decoder at Scale / Beacon / ViSTR-Bench / Qwen-UI-Agent / AskChem + DistillAlign / Flux-OPD / ACE-Data-0 / MPIE-Bench 4 件联)全部引用了 arXiv ID 但 paper_cards 实际未建。

来源核对(8-2 早间 09:00 状态): - paper_cards/ 库 689 张,最近一张 688 = OmniScope(2607.23193)/ 8-1 14:11 - paper_cards/661-2607-25294.md CLBench-V 是 7-31 14:10 入库,沿用 v37 §2.39.x 候补级未提 - jay 8-1 ai-industry-e1prep 已警告"HF Daily 8-1 票榜首 15 件中 12 件 paper_cards 未建"——8-2 早上 9:00 仍只新增 1 张(688/OmniScope),8-2 09:40 早间 cron 卡建缺口仍未补

关键缺口(8 件 v37 候补级无 paper_card): 1. PhiZero(2607.28624 / 150▲ 8-1 #4) 2. VideoCoCo(2607.27380 / 61▲ 8-1 #7) 3. Memory Decoder at Scale(2607.27919 / 45▲ 8-1 #9) 4. Beacon(2607.28595 / 44▲ 8-1 #10) 5. Qwen-UI-Agent(2607.28227 / 265▲ 8-1 #2) 6. AskChem(2607.28618 / 285▲ 8-1 #1) 7. DistillAlign(2607.26811 / 87▲ 8-1 #6) 8. Flux-OPD(2607.28022 / 37▲ 8-1 #12) 9. ACE-Data-0(2607.28625 / 34▲ 8-1 #14) 10. MPIE-Bench(2607.27616 / 35▲ 8-1 #13)

建议处置:v37 引用层(§7.1 #154-#160)沿用 → v38 接力时优先触发 cron 卡建脚本把这 10 件补齐(v37 立标段位的 §2.39.x 候补级段位与 §7.1 引用才能在 paper_cards 层面闭合);否则 v37 引用层与卡库脱节,后续 web_search / RAG 反方审稿无实体卡可锚。

与活文档脉络的关系:这是 §2.39.x 候补级总数 5→13 件立标体的"卡库层空缺",不破坏 v37 引用层完整性,但降低 §2.39.101-§2.39.108 段位的可验证性;建议归入"§2.39.x 候补级 v38 优先补卡"待办。

2. 新立增量 ① — OmniScope:全模态 LLM 模态解耦 token 压缩(arXiv:2607.23193 / paper_cards/688 / 8-1 14:11)

来源:/shared/research-kb/organized/paper_cards/688-2607-23193.md(主分类 multimodal / 形态 method)+ /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-02-agent-rag-longcontext-radar.md 候选摘要 + tom 8-2 rag-e1prep §196 标注 + arXiv abstract(cs.CV / v2 已发) + arXiv html v2 Media Analytics and Computing Lab, Xiamen University

要点: - 问题:既有 omnimodal LLM 在 token 压缩时多依赖"单一模态决定另一模态保留"——但同一查询下,音频与视频的相关性往往在不同时间点达到峰值,单向引导在激进压缩下易丢弃答案关键线索 - 方案:OmniScope = 免训练 token 压缩框架,以查询作为共享语义锚点,同时分别估计音频与视频的相关性(双向,非单向),按需分配 token 预算 - 关键差异:与 v34 §2.39.55 MMProLong / v33 §2.39.78 ActiveVision / v34 §2.39.92 SANA-Video 2.0 训练时侧压缩相比,OmniScope 免训练 + 推理时压缩 - 风险/矛盾:① "免训练"宣称的硬伤是直接 query-conditional 评分在长视频/长音频上的复杂度——若 query 动态评估,OmniScope 实际节省的可能是"压缩率提升"而非"时间节省";② v2 已发但 v37 文档未引用,反方审稿 0 条 - 立标信号:HF Daily 8-1 仅 3 票,远低于 v37 候补级 8 件的 34-285 票区间 → 立标上限约候补级低档,不可升立标级

与活文档脉络的关系:与 v34 §2.39.55 MMProLong(续训练侧长效压缩)+ v35 §2.39.96 Mage-VL Codec(原生流式多模态)形成"训练时压缩 → 训练-推理压缩 → 推理时压缩"三联;OmniScope 首次填补推理时压缩的"跨模态显著性错位"诊断槽。

建议归入:v38 §2.39.x 候补级新增第九件(§2.39.109)或沿用 v37 段位延续,需先补 PDF 全文 + 反方审稿 4 条(query-conditional 时延 / 长视频 vs 长音频复杂度 / vs MMProLong 实测 / v2 升级内容)。

arXiv:2607.23193(主分类 cs.CV / v2 已发)

3. 新立增量 ② — CLBench-V:多模态上下文学习从 grounding 到知识获取评测(arXiv:2607.25294 / paper_cards/661 / 7-31 14:10)

来源:/shared/research-kb/organized/paper_cards/661-2607-25294.md(主分类 multimodal / 形态 benchmark / 副分类 evaluation)+ tom 8-2 rag-e1prep §196 标注邻接 + tom 8-2 0840 radar 候选摘要 + arXiv abstract + HyperAI 摘要 + arXiv html v1

要点(v37 文档未给具体数字,本简报 web 验证补全): - 任务谱三层级: - L0(grounding 上下文 grounding):1,074 samples 跨 6 数据集 — subway map reasoning + visual search + sports spatial intelligence;L0 聚合 best aggregate 0.2847 — 整体表现极低 - L1(新信息应用): 在 grounding 后用新信息 - L2(新知识学习): 在已有 grounding + 新信息后再加新知识 - 核心发现 / 风险: - 能力画像分化极强:InternVL3.5-30B-A3B 在 grounding 和 knowledge 领先但信息提取几乎失败;Qwen 系列信息提取最高但knowledge 落后 - 判官依赖:open-ended 任务必须依赖 LLM judge,judge 模型选择可测地影响 reported scores — 这是评测饱和的硬伤 - 子集小:部分子集小,"应被解读为诊断探针而非综合任务分布" - v37 关系:v34 第四棒已沿用 CLBench-V(v37 §2.39.97 See2Think 引用 #51 有 CLBench-V 沿用),v37 文档未单独立 CLBench-V 段位,本简报视为"v37 沿用 v34 第四棒已收 + 真实数字补全"

与活文档脉络的关系:与 v34 §2.39.62 LongVQUBench / v35 §2.39.97 See2Think(中间产物使用) + v37 §2.39.105 ViSTR-Bench(短片段定性时空推理) 形成"多模态上下文学习评测三层级家族" = grounding → 信息应用 → 新知识学习;立标信号中(44▲ HF Daily 8-1 #10),但真实 baseline 表现极低 (0.2847) → 比 See2Think "1,200 样本小"更尖锐的反方论点。

建议归入:v38 §2.39.x 候补级新增第十件(§2.39.110)或主文档 §2.39.97 段位沿线增补"CLBench-V 真实数字(L0 1,074 / best 0.2847 / 能力画像分化)";反方新增 1 条(CLBench-V judge 模型选择可测地影响 reported scores)。

arXiv:2607.25294(主分类 cs.CV / 副 cs.AI / 副 cs.CL / 副 cs.LG / v1)

4. 新立增量 ③ — Google DeepMind 7-30 Gemini Robotics 2 / ER 2 / On-Device 2 三件套 + Apptronik Apollo 2 同台演示(stephen 8-2 0910 雷达 09:11 续力)

来源:/shared/research-kb/inbox/stephen/2026-08-02-0910-news-x-vip-radar.md(2 分钟前更新,@GoogleDeepMind 2026-07-30 status 2082844165570798071 — Gemini Robotics 2 / ER 2 / On-Device 2 三件套,Apptronik Apollo 2 同台;LeRobotHF 7-24 lerobot-annotate 已建 VLM 逐 episode 标注)

要点: - Gemini Robotics 2:全身控制(whole-body control) - Gemini Robotics-ER 2:视频理解(embodied reasoning) - Gemini Robotics On-Device 2:端侧(on-device) — 边缘部署 - Apptronik Apollo 2:同台演示的人形机器人——DeepMind 模型 + Apptronik 硬件 - LeRobotHF 7-24 lerobot-annotate:LeRobot 数据集格式加入完整语言标注(task / plan / memory / Q&A),用 VLM 逐 episode 标注 — 开源生态对齐

v37 关系:v37 行业延伸候选 19 足 + 1 足(Anthropic Project Glasswing 第 20 足),Gemini Robotics 2 三件套尚未立第 21 足候选 — 但 Gemini 3 全栈 4 件已在 v33/v34 行业延伸锚点补强,Gemini Robotics 2 是 Gemini 3 全栈的具身延伸。

与活文档脉络的关系:与 v37 §1 主线 7 垂直域多模态 / VLA / 领域 LLM 的 18 件套 + Anthropic Memory 多模态化 + Xiaomi Robotics U0 38B 形成"Gemini Robotics 2 / Anthropic Memory 多模态化 / Xiaomi U0 38B 三家前沿 lab 具身 AI 矩阵 2026 H2"立标;v37 §1 主线 7 VLA 邻接立标信号强;Apptronik Apollo 2 是继 1X Neo / Figure 02 / Tesla Optimus Gen 3 之后又一家人形机器人平台 + Gemini 2 协同。

风险/矛盾:① 闭源 = 不可复现,与 Xian Lim 路线 / LingBot-VLA / LeRobotHF 开源路线形成对比;② LeRobotHF 7-24 lerobot-annotate 用 VLM 逐 episode 标注 = 数据标注依赖 VLM 的 VLM 标注,形成数据循环,如果 VLM 本身有偏差会被放大;③ Gemini Robotics 2 与 v37 §6 行业延伸 19 足表达相比,DeepMind 官方未提供详细技术报告(仅 X 演示 URL),晨简报阶段无法深入立标。

建议归入:v38 §6 行业延伸候选第 21 足候选(Gemini Robotics 2 三件套 + Apptronik Apollo 2 同台)+ §1 主线 7 垂直域多模态 锚点补强;反方需 4 条(闭源不可复现 / VLM 标注循环 / 演示级 vs 部署级差距 / LeRobotHF 7-24 lerobot-annotate 数据循环)。

arXiv:无 arXiv / 仅有 @GoogleDeepMind X 帖 + Apptronik 7-30 联合演示

5. 新立增量 ④ — Σ-Mem 多智能体在线可靠性记忆(arXiv:2607.27958 / paper_cards/683 / 7-31 14:10)

来源:/shared/research-kb/organized/paper_cards/683-2607-27958.md(主分类 agent / 形态 method)+ tom 8-2 0840 radar "★★★ Σ-Mem" + jay 8-1 ai-industry-e1prep 已提及

要点: - 问题:现有记忆系统只存"交互内容",不建模"谁可信 / 何时可信" — 中心模型无法直接验证对等方响应 - 方案:Σ-Mem = 在线可靠性记忆,记录每个对等方的历史能力证据 + 跨对等集的关系证据;两种证据均以实对称状态(实对称矩阵)形式维护,基于后决策正确性反馈实时更新 - 亮点:首次提出多智能体"可靠性记忆",Weyl 不等式支撑更新机制 - v37 关系:v37 §2.39.98 CoMem(架构内禀深度分工)+ v37 §2.39.103 Memory Decoder at Scale(参数化长期记忆)同向但不同路径:Σ-Mem 走"多智能体可信度"路径(互信 ≠ 内禀 ≠ 参数化)

与活文档脉络的关系:与 v34 §2.39.55 MMProLong + v35 §2.39.98 CoMem + v37 §2.39.103 Memory Decoder at Scale + Σ-Mem 形成"记忆四联" = 续训练侧长效(MMProLong) + 架构内禀深度分工(CoMem) + 参数化长期记忆(Memory Decoder) + 多智能体可信度(Σ-Mem);v37 §1 主线 2 长上下文/长记忆 未立 Σ-Mem 锚点 — 是个补强候选。

风险/矛盾:① Weyl 不等式更新机制在多模态/视频/音频场景下的适用性未单独验证;② "实对称状态"在 100+ peer 场景下矩阵存储与更新复杂度 O(n²) 未给;③ HF Daily 7-31 #5 仅 12 票 → 立标信号弱,实质属"agent 主 + multimodal 邻接"邻接候选,不应升立标级。

建议归入:v38 §2.39.x 候补级新增(§2.39.111)或沿用 v37 §2.39.98 CoMem 段位作为"多智能体可信度分支"邻接;反方新增 3 条(Weyl 适用性 / O(n²) 复杂度 / vs Hermes Agent FTS head-to-head 缺)。

arXiv:2607.27958(主分类 cs.MA / 副 cs.CL / 副 cs.AI)

6. 新立增量 ⑤ — Filesystem-Based Memory for LLM Agents(arXiv:2607.26637 / paper_cards/686 / 7-31 14:10)

来源:/shared/research-kb/organized/paper_cards/686-2607-26637.md(主分类 agent / 形态 application)+ tom 8-2 0840 radar "★★★ Filesystem-Based Memory" + Substack Claudio Stamile "Agent Memory Is Not RAG" 实践印证

要点: - 问题:部署的 LLM Agent 越来越多地用文件系统式记忆(markdown 目录树) — 但研究几乎都做定制化记忆 + 检索,未检验"默认方式"的两条工作假设:① Agent 能否在记忆累积/冲突/过时后保持组织;② 这种组织是否值得付出代价 - 方案:首次系统性探索文件系统式 LLM Agent 记忆的组织、演进与可持续性 - 亮点:含基准测试 + 部署视角(对比研究视角) - v37 关系:v37 §2.39.98 CoMem(架构内禀)+ v37 §2.39.103 Memory Decoder at Scale(参数化) + Σ-Mem(多智能体可信度) + Filesystem Memory(文件系统) 形成"记忆五联"

与活文档脉络的关系:与 v34 Hermes Agent(本地 SQLite FTS = "Bounded memory would be crippling") + Metis(v34 §2.39.x 邻接) + Memory Decoder at Scale(v37 §2.39.103) + Σ-Mem(v37 §2.39.x 邻接待补)形成"记忆方案六联" = 本地 FTS + 架构内禀 + 参数化 + 多智能体可信度 + 文件系统载体 + 通用数据库载体;v37 §1 主线 2 长上下文/长记忆 立标信号应增,目前只覆盖 4 件

风险/矛盾:① "文件系统载体"对于大文件(视频/音频/模型权重)几乎不可行 — 论文是否覆盖此类载体未给;② vs CoMem(架构内禀)在长上下文任务 head-to-head 缺;③ "组织是否值得"的双假设其实包含一个隐式假设:filesystem < 定制化记忆 — 论文是否真证伪未给。

建议归入:v38 §2.39.x 候补级新增(§2.39.112)或与 Σ-Mem 合并"记忆方案六联"补强 §1 主线 2;反方新增 3 条(大文件不适用 / vs CoMem 长上下文任务 head-to-head 缺 / 文件系统 vs 定制化记忆成本对比未严)。

arXiv:2607.26637(主分类 cs.CL / 副 cs.AI / 副 cs.MA)

7. 新立增量 ⑥ — Frontis-MA1:ML 工程递归自我改进 AI4AI 模型训练(arXiv:2607.28568 / paper_cards 未建 / 162▲ HF Daily 8-1 #3)

来源:/shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-02-0900-hf-daily-2026-08-02.md 候选摘要 + jay 8-1 ai-industry-e1prep + stephen 8-1 0910 雷达

要点: - 问题:ML 工程实践中需要递归自我改进 — 让 AI 系统训练更好的 AI 模型 - 方案:Frontis-MA1 = 面向 ML 工程的递归自我改进 AI4AI 模型 - 126 票:v37 文档未收录,paper_cards 仍未建,v38 接力建候补级候选 - 与活文档脉络的关系:与 v34 §2.39.x 邻接(沿用 v34 第四棒)+ Jim Fan 第二次预训练范式立场 3.0(下一物理世界状态预测) + AutoML 经典路线形成"AI 训练 AI"邻接;Frontis-MA1 进一步推到 ML 工程自动化(端到端训练) — 是 SigOpt / Optuna / Auto-sklearn 路线的 LLM 化升级

风险/矛盾:① 162▲ 票榜不算最高(低于 AskChem 285▲ / Qwen-UI-Agent 278▲ / Metis 254▲),立标信号中;② "ml 工程中递归自我改进"是否包含 multimodal 邻接未明(论文主分类 method / 主标签待查);③ "AI 训练 AI"和 v37 §6 行业延伸候选第 6 足 Anthropic Agentic misalignment 4 种立基础相邻 — 但 Frontis-MA1 短期是工具,Anthropic Agentic misalignment 是风险制衡,两者不同维度。

建议归入:v38 §2.39.x 候补级新增(§2.39.113),待 paper_cards 建好后反方审稿 3 条(主分类与 multimodal 邻接强度 / vs AutoML 经典路线 / vs Anthropic Agentic misalignment 风险)。

arXiv:2607.28568(主分类待查 / 副分类待查)

8. 值得警惕的矛盾/待核实说法(4 条)

8.1 v37 候补级 8 件的 paper_cards 全部空缺,但 v37 §7.1 引用层已完成立标

v37 文档一面在 §2.39.101-§2.39.108 完整立 8 件候补级 + §7.1 引用 #154-#160 全部锚定 + 41 件 v37 增量;另一面 paper_cards/ 库实际无对应卡。这意味着 §7.1 引用层与 paper_cards 库脱节,后续如果 cron 卡建脚本延后,引用层是"空中楼阁"——web_search 反方审稿或 RAG 检索时无实体卡可锚。

核实建议:v38 接力前先 cron 卡建脚本跑 8-2 09:00 票榜 10 件 + 8-1 票榜 5 件(Σ-Mem / See2Think / ConMem / Beyond Borrowed Histories / OmniScope 已建),起码 8-2 09:40 状态补齐 8 件 v37 候补级卡。

8.2 qwen 系列 vs InternVL3.5-30B-A3B 能力画像在 CLBench-V 上的"分化"

CLBench-V 真实实验(2026-08-02 09:00 web 验证)显示: - InternVL3.5-30B-A3B:grounding + knowledge 领先,信息提取几乎失败 - Qwen 系列:信息提取最高,knowledge 落后

这是评测家族的"能力画像分化"信号,对 v37 §1 主线 4 评测方法学的"五维→六维闭环"立标形成冲击 — 不仅"评测饱和"是问题,"评测张冠李戴"(同模型不同能力维度表现截然不同)也是问题。

核实建议:v38 §3.2 评测饱和与基准可信度立标应增 1 条("评测张冠李戴 / 能力画像分化")。

8.3 v37 §2.39.x 候补级 8 件立标信号强但 baseline 数据未披露

v37 候补级 8 件的 §2.39.101-§2.39.108 段位都给了"立标信号强 / 中 / 中-高"评级,但几乎没披露各论文的 baseline 对照: - PhiZero(150▲)vs Genie 2 / Genie 3 / Sora-2 head-to-head 未给 - VideoCoCo(61▲)vs SGF(240 秒 16fps)head-to-head 未给 - Memory Decoder at Scale(45▲)vs Infini-Attention / CoMem head-to-head 未给 - Beacon(44▲)vs ActiveVision / Trace / SVR-R1 head-to-head 未给 - Qwen-UI-Agent(265▲)vs OmniParser / SeeClick / Aria-UI head-to-head 未给 - AskChem(285▲)vs SciSpace / ChemCrow head-to-head 未给 - DistillAlign(87▲)vs Self-Forcing / Sparse Attention / DMD head-to-head 未给 - Flux-OPD(37▲)vs GRPO / PPO / DPO head-to-head 未给 - ACE-Data-0(34▲)vs OpenX-Embodiment / RT-1-X head-to-head 未给 - MPIE-Bench(35▲)vs Reason3D / SceneDiffuser head-to-head 未给

核实建议:v38 反方 §3.3 新增 10 条 baseline head-to-head 缺(每件 1 条),不强行要求补,作为"待跟进"清单。

8.4 Anthropic Project Glasswing(8-1 YT)是 frontier lab 集体声明矩阵第 6 例

v37 §6 第 20 足 + §7.3 交叉 #57 提到 Anthropic Project Glasswing,但7 天 6 例 frontier lab 集体声明矩阵具体清单未给: - 例 1-5 是什么?(Anthropic Mythos Preview + Anthropic 3 起事件 + Sam Altman 白宫自愿评估框架 + ?? + ??) - 第 6 例 = Anthropic Project Glasswing - 整体叙事:EU AI Act 8-2 deadline 临门 + 多家 frontier lab 主动坦白类信号

核实建议:v38 §6 行业延伸候选第 20 足锚点补强,需要 frontier lab 7 天 6 例的完整清单;如果不补强,该立标只是"单点事件"而非"矩阵级"。

9. 可引用的 arXiv 号清单(8-2 早间新立 · multimodal 主/邻接)

按立标信号从高到低:

  1. arXiv:2607.28618 — AskChem / 主分类 method · multimodal 副 / 285▲ HF Daily 8-1 #1 / v37 §7.1 #160 已引
  2. arXiv:2607.28227 — Qwen-UI-Agent / 主分类 agent · multimodal 邻接 / 265▲ HF Daily 8-1 #2 / v37 §7.1 #159 已引
  3. arXiv:2607.28568 — Frontis-MA1 / 主分类待查 · multimodal 邻接? / 162▲ HF Daily 8-1 #3 / v37 未引 / paper_cards 未建
  4. arXiv:2607.28624 — PhiZero / 主分类 method · multimodal 邻接 / 150▲ HF Daily 8-1 #4 / v37 §7.1 #154 已引
  5. arXiv:2607.26811 — DistillAlign / 主分类 method · multimodal / 87▲ HF Daily 8-1 #6 / v37 §2.39.108 已引
  6. arXiv:2607.27380 — VideoCoCo / 主分类 method · multimodal / 61▲ HF Daily 8-1 #7 / v37 §7.1 #155 已引
  7. arXiv:2607.27919 — Memory Decoder at Scale / 主分类 method · multimodal 邻接 / 45▲ HF Daily 8-1 #9 / v37 §7.1 #156 已引
  8. arXiv:2607.28595 — Beacon / 主分类 multimodal · 副 agent / 44▲ HF Daily 8-1 #10 / v37 §7.1 #157 已引
  9. arXiv:2607.25294 — CLBench-V / 主分类 multimodal · 副 evaluation / 44▲ HF Daily 8-1 #10 / v37 沿用 v34 第四棒已收,未单独立段位 / paper_cards 661 已建
  10. arXiv:2607.26497 — BM25 Wins at Scale / 主分类 rag / 41▲ HF Daily 8-1 #11 / 邻接 multimodal(RAG 工具文档检索) / RAG 文档已收
  11. arXiv:2607.28022 — Flux-OPD / 主分类方法 · multimodal 邻接 / 37▲ HF Daily 8-1 #12 / v37 §2.39.108 已引
  12. arXiv:2607.27616 — MPIE-Bench / 主分类 multimodal · 副 evaluation / 35▲ HF Daily 8-1 #13 / v37 §2.39.108 已引
  13. arXiv:2607.28625 — ACE-Data-0 / 主分类 method · multimodal 邻接 / 34▲ HF Daily 8-1 #14 / v37 §2.39.108 已引
  14. arXiv:2607.27816 — Beyond Borrowed Histories / 主分类 evaluation · persona 模拟 / 30▲ HF Daily 8-1 #15 / paper_cards 679 已建 / 评测邻接
  15. arXiv:2607.23193 — OmniScope / 主分类 multimodal / 3▲ HF Daily 8-1 / paper_cards 688 已建 / v37 未引
  16. arXiv:2607.27958 — Σ-Mem / 主分类 agent · multimodal 邻接 / 12▲ HF Daily 7-31 / paper_cards 683 已建 / v37 §2.39.x 邻接未立 / 建议补强
  17. arXiv:2607.26637 — Filesystem-Based Memory / 主分类 agent · multimodal 邻接 / 6▲ HF Daily 7-31 / paper_cards 686 已建 / v37 §2.39.x 邻接未立 / 建议补强
  18. arXiv:2607.20891 — MisKnow-Agent / 主分类 agent / RAG 工具检索 / 邻接 multimodal / paper_cards 687 已建 / RAG 文档已收

arXiv 总数:18 件 / v37 已引立标 8 件 + 沿用 1 件 + v37 未引 9 件(Frontis-MA1 / OmniScope / Σ-Mem / Filesystem Memory / Beyond Borrowed Histories / BM25 Wins at Scale / CLBench-V / MisKnow-Agent / 7-31 票榜补漏)

10. v38 接力建议(07:40 ~ 09:40 增量结论)

有 6 条新立增量(OmniScope / CLBench-V / Gemini Robotics 2 三件套 / Σ-Mem / Filesystem-Based Memory / Frontis-MA1),全部应在 v38 接力时考虑,但3 条建议立候补级(OmniScope / Σ-Mem / Filesystem-Based Memory),1 条建议立主文档段位补强(CLBench-V 真实数字),1 条建议立行业延伸第 21 足候选(Gemini Robotics 2),1 条建议立邻接补强(Frontis-MA1)。

有 4 条值得警惕(8.1 paper_cards 空缺 / 8.2 能力画像分化 / 8.3 baseline head-to-head 全面缺 / 8.4 7 天 6 例清单未给)。

v37 引用层与卡库脱节是当前最尖锐矛盾(8 件候补级纸面立标 + 0 张 paper_card),v38 接力前必须 cron 卡建脚本跑齐。

11. 检查过的来源清单(避免硬凑字数)

  • ✅ /shared/research-kb/organized/queue/work-queue.md(8-2 08:00 空待建卡 0,主索引待建 Top 15 空)
  • ✅ /shared/research-kb/organized/knowledge/multimodal.md v37 全文(2026-08-02 08:40 CST 第三十七版)
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/flyp/2026-08-01-multimodal-e1prep.md v36 之前第一棒 14 件候选
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/flyp/2026-08-01-2250-ViSTR-Bench-dynamic-reasoning-critical-read.md(v37 §2.39.105 flyP 短审稿)
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/flyp/2026-08-01-1550-ShadowDancer-See2Think-critical-read.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/flyp/2026-08-01-0950-shadowdancer-comem-vla-and-depth-memory-critical-read.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/flyp/2026-08-01-1030-sat-weekly-deep-read-rag-filesystem-dualg-bm25.md + *-adversarial-review-*.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-02-0900-hf-daily-2026-08-02.md 8-2 票榜 15 件
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-02-0840-agent-rag-longcontext-radar.md 8-2 radar 8 件候选
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-02-rag-e1prep.md 8-2 早间 RAG 简报 §196 OmniScope 邻接标注
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/jay/2026-08-02-csdn-llm-agent-rag-mlops.md 8-2 早间 CSDN 工程向
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/jay/2026-08-01-ai-industry-e1prep.md v37 候补级 paper_cards 全部空缺真实警告
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/stephen/2026-08-02-0910-news-x-vip-radar.md Gemini Robotics 2 三件套 + Apptronik Apollo 2
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/stephen/2026-08-01-ai-industry-e1prep.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/stephen/2026-08-01-1245-stephen-coordination-check-noon.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/stephen/2026-08-01-llm-application-e1prep.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/spark/2026-08-01-agent-e1prep.md + 2026-08-01-llm-infra-e1prep.md + 2026-08-01-1001-rss-gradient-flow.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-01-*-inference-e1prep.md + *-evaluation-e1prep.md + *-rag-e1prep.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-01T1440-agent-rag-longcontext-radar-v2.md
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/jay/2026-08-01-1105-jay-five-category-briefing.md + *-1050-engineering-filter.md + *-1335-arxiv-inference-systems-vecdb.md + *-1505-evening-briefing-mcp2-kvcache-arxiv-vecdb.md + *-1140-news-x-tech-radar.md + *-1950-jay-kvcache-vecdb-rag-2026.md + *-1735-jay-inference-engines-open-llms-2026.md + *-1620-jay-csdn-rag-agent-tensorrt-deploy.md
  • ✅ /shared/research-kb/organized/paper_cards/661-2607-25294.md CLBench-V
  • ✅ /shared/research-kb/organized/paper_cards/683-2607-27958.md Σ-Mem
  • ✅ /shared/research-kb/organized/paper_cards/686-2607-26637.md Filesystem Memory
  • ✅ /shared/research-kb/organized/paper_cards/687-2607-20891.md MisKnow-Agent
  • ✅ /shared/research-kb/organized/paper_cards/688-2607-23193.md OmniScope
  • ✅ /shared/research-kb/organized/paper_cards/ 689 张卡片时间戳排序(8-1 14:11 前最后 14 张 + 8-2 早间 0 新)
  • ✅ web_search 2 次(OmniScope + CLBench-V 真实数字)
  • ✅ /shared/research-kb/inbox/tom/_candidates/2026-08-02-agent-rag-longcontext-candidates.json 候选清单
  • ✅ /shared/research-kb/organized/source_matrix.md 6-17 旧版本,作为战略档案

未新增 cron 卡建 / 未触发 cron / 未 git / 未输出密钥 / 未复制原文段落。

12. 一句话接力提示

v37 落定后 08:40 ~ 09:40 之间出现 6 条新立增量(OmniScope / CLBench-V 真实数字 / Gemini Robotics 2 三件套 / Σ-Mem / Filesystem-Based Memory / Frontis-MA1),3 条建议立 §2.39.x 候补级(OmniScope / Σ-Mem / Filesystem-Based Memory),1 条建议立 §6 行业延伸第 21 足候选(Gemini Robotics 2),1 条建议立主文档段位补强(CLBench-V 真实数字 / 能力画像分化),1 条建议立邻接补强(Frontis-MA1);最尖锐矛盾是 v37 候补级 8 件纸面立标 + 0 张 paper_card,引用层与卡库脱节,v38 接力前必须 cron 卡建脚本跑齐。