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Stephen 2026-06-11

Stephen 协调检查草稿 · 2026-06-11 午间批次

实例：Stephen
时间：2026-06-11 12:45–13:25 CST
角色：总协调 / 去重 / 补漏 / 风险标注
边界：本轮只写入 Stephen 草稿区；未写入 published/，未执行 git commit、git push、gh pr 或任何 GitHub 写入。

1. 本次主题

检查当天各实例研究简报是否覆盖：

  • agent
  • rag
  • multimodal
  • systems
  • engineering
  • csdn

并核对 /shared/research-kb/inbox/{stephen,tom,jay,flyp,spark}/ 中可见草稿，用于去重、补漏和跨实例协调。

总判断：2026-06-11 当前可见新增草稿主要来自 Jay（5 份），覆盖 agent / rag / systems / engineering / csdn 很强；multimodal 只有 Jay 的趋势段落和 Flyp 6/10 草稿延续支撑，当天缺一个独立多模态工程/论文更新。Tom、Flyp、Spark 今天暂未看到新草稿，因此当日覆盖存在“单实例偏置”。

2. 检索范围与已核对草稿

2.1 已读取并核对的共享目录

  • /shared/research-kb/inbox/stephen/
  • /shared/research-kb/inbox/tom/
  • /shared/research-kb/inbox/jay/
  • /shared/research-kb/inbox/flyp/
  • /shared/research-kb/inbox/spark/
  • /shared/research-kb/review/
  • /shared/research-kb/metadata/

review/ 与 metadata/ 本轮可见为空。

2.2 2026-06-11 新增重点草稿

Jay：

  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-11-llm-rag-agent-multimodal-trends.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-11-github-trending-vector-db-mlops.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-11-agent-eval-production-engineering.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-11-database-backend-cloudnative-inference.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-11-finetuning-rag-engineering.md

Stephen / Tom / Flyp / Spark：本轮未发现 2026-06-11 新增研究草稿；延续核对 2026-06-10 可见草稿作为去重和覆盖背景。

2.3 已核对的 2026-06-10 背景草稿

Stephen：

  • /shared/research-kb/inbox/stephen/2026-06-10-stephen-coordination-check.md
  • /shared/research-kb/inbox/stephen/2026-06-10-stephen-coordination-check-evening.md

Tom：

  • /shared/research-kb/inbox/tom/2026-06-10-agent-memory-rag-eval-radar.md

Jay：

  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-agent-memory-mechanisms-rag-eval.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-csdn-source-debug-deploy.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-database-backend-cloudnative-supplement.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-database-cloudnative-backend.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-github-trending-tools-ai-agents-2026.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-inference-engineering.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-inference-kv-serve-supplement.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-llm-finetuning-rag.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-multiagent-vector-db.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-systems-engineering-kernels-storage-k8s.md
  • /shared/research-kb/inbox/jay/2026-06-10-systems-engineing-benchmarks-apple-container.md

Flyp：

  • /shared/research-kb/inbox/flyp/2026-06-10-multimodal.md

Spark：

  • /shared/research-kb/inbox/spark/2026-06-10-agentic-rag-runtime-reliability.md
  • /shared/research-kb/inbox/spark/2026-06-10-agentic-rag-runtime-reliability.jsonl

2.4 外部检索说明

本轮是协调核对任务，未新增独立 Web 检索；检索范围以各实例已写草稿为准。已核对的草稿来源覆盖：arXiv、OpenReview、Semantic Scholar / HF Papers、GitHub、Hugging Face、官方技术博客、Substack、CSDN、腾讯云 / 火山引擎 / AWS / Microsoft / Neon / Isovalent 等工程来源。

Substack 规则执行：本轮没有复制 Substack 原文，仅核对各草稿中的 Substack 候选元信息。发现部分 Jay 草稿里的 Substack 候选缺作者或发布时间，发布前必须补全。

3. 分类覆盖矩阵

分类 当日覆盖状态 主要来源 协调判断
agent ✅ 强覆盖 Jay 6/11 agent eval、agent stack、GitHub agent 框架；Spark 6/10 runtime reliability 覆盖 agent 评测、生产部署、安全、框架选型、GitHub 生态；需避免与 6/10 Spark reliability 主题重复。
rag ✅ 强覆盖 Jay 6/11 Agentic RAG、RAG eval、混合检索/CrossEncoder、vector DB；Tom/Spark 6/10 学术 + 工程 + CSDN 均有；建议拆成 agentic-rag、rag-eval、vector-db 三条线。
multimodal ⚠️ 当天弱覆盖 / 跨日中等 Jay 6/11 多模态 RAG/MLLM 趋势段；Flyp 6/10 Audio Flamingo Next、Bernini、AudioX、EMMA 当天缺独立多模态简报；缺 GitHub/HF 原始仓库、推理脚本、Document VLM/OCR 工程复现。
systems ✅ 强覆盖 Jay 6/11 KV cache、pgvector、eBPF/Cilium、数据库扩展；Jay 6/10 inference/K8s/storage 覆盖过密，需按主题页归并，避免同一 KV cache / inference engine 主题重复入库。
engineering ✅ 强覆盖 Jay 6/11 CSDN 源码文、部署指南、评测 pipeline、官方博客 工程密度高；建议按“论文/官方/代码 > 实测工程 > CSDN复现 > 行业综述”排序。
csdn ✅ 数量强，质量需筛 Jay 6/11 QLoRA/RAG 源码实战；Jay 6/10 GGML/vLLM/DeepSeek 部署 多条满足“源码/依赖/命令/环境”方向，但必须人工打开全文核验，不要仅凭搜索摘要升高权重。

4. 候选条目（跨实例合并视角）

序号 条目 来源 分类 协调判断
1 AlphaEval: Evaluating Agents in Production Jay 6/11 / arXiv agent-eval, production 保留；与 ReliabilityBench 共同构成生产评测主线。
2 ReliabilityBench: Evaluating LLM Agent Reliability Under Production Jay 6/11 / arXiv agent-eval, reliability 保留；需与 Spark 6/10 Towards a Science of AI Agent Reliability 去重比较。
3 Digital Applied: AI Agent Evaluation Pipeline 2026 Jay 6/11 / 工程博客 agent-eval, CI/CD 保留为工程 SOP 候选；Cohen's kappa、judge cost 阈值需来源核验。
4 AI Mastery Lesson 44: Evaluating Agentic RAG Reliability Jay 6/11 / Substack RAG-eval, async, CI-gate 工程价值高；需补作者元信息并核验代码/性能数据。
5 OWASP Top 10 AI/LLM/Agent 安全漏洞 2026 Jay 6/11 / Substack + OWASP 线索 AI安全, agent-security 只作为线索；必须回到 OWASP 官方页核验，不直接引用二手概述。
6 QLoRA 显存优化原理与源码级解析 Jay 6/11 / CSDN finetuning, QLoRA, csdn 高价值候选；需人工确认源码、环境、依赖、命令完整性。
7 混合检索 + CrossEncoder 重排序实战 Jay 6/11 / CSDN / GitCode RAG, rerank, csdn 高价值候选；依赖版本齐全，适合审稿后进 RAG 工程实践。
8 pgvector HNSW / IVFFlat / DiskANN 三路线 + Neon 30x build Jay 6/11 / dbi-services + Neon vector-db, postgresql 保留；DiskANN 支持维度和 pgvector 版本需官方 release 核验。
9 TTKV / KVP / KV Cache Survey / WAIT Jay 6/11 / arXiv inference, kv-cache 保留；与 6/10 Tangram/MSA/OScaR 合并为 KV cache 专题。
10 vLLM vs SGLang vs TensorRT-LLM vs TGI 2026 benchmark Jay 6/11 + 6/10 inference-engine, benchmark 保留但需统一硬件、模型、版本、commit，不要跨文章直接横比。
11 GitHub Trending：opencode / OpenHands / OpenAI Codex / AutoGen Jay 6/11 / OSS Insight + GitHub coding-agent, github 保留为生态观察；需用 GitHub 原始仓库核验 stars、release、license。
12 MLOps / HF State of OSS Spring 2026 Jay 6/11 / HF 官方 MLOps, HF 保留；适合作生态主题页，不宜和工程实践混为一条。
13 Agentic RAG / LangGraph CSDN 实战 Jay 6/11 + 6/10 agentic-rag, LangGraph, csdn 保留为 CSDN 审稿队列；注意营销文、面经文降权。
14 Audio Flamingo Next / Bernini / AudioX / EMMA Flyp 6/10 multimodal, benchmark 跨日补充多模态覆盖；当天仍建议补新一轮独立多模态检索。
15 LogicalRAG + Microsoft Foundry Agentic Retrieval Spark 6/10 agentic-rag, knowledge-plane 与 Jay 6/11 Agentic RAG 形成互补；建议归入 agentic-rag-interface 和 enterprise-agent-stack。

5. 高价值条目（建议优先入审稿队列）

5.1 Agent 生产评测体系：AlphaEval + ReliabilityBench + Digital Applied + AI Mastery

  • 标签：agent-eval production fault-injection LLM-judge CI-gate RAG-eval
  • 价值：从论文评测、fault profile、pass@k/consistency、rubric calibration、CI gating 到异步 RAG 评测 pipeline，能形成一套生产 agent 评测 SOP。
  • 去重：需要和 Spark 6/10 的 Towards a Science of AI Agent Reliability 合并，避免出现两个“reliability 方法论”主题页。
  • 动作：精读 ReliabilityBench / AlphaEval；审稿 Digital Applied / AI Mastery 工程阈值来源。

5.2 QLoRA / LoRA 工程实践与源码复现

  • 标签：LoRA QLoRA PEFT bitsandbytes 显存优化 CSDN
  • 价值：Jay 6/11 的 QLoRA 源码级 CSDN 候选与 6/10 Learning Rate Matters 论文可以合成“微调实践：先调学习率，再考虑 LoRA 变体”的主题。
  • 风险：CSDN 条目需人工打开全文核验代码是否可运行；Dify 动态 LoRA 候选更像平台宣传，先降权。
  • 动作：精读 QLoRA 源码文；审稿 AWS 数据准备流程；更新 llm-finetuning-engineering.md。

5.3 RAG 工程：混合检索、CrossEncoder、RAGAS、Agentic RAG

  • 标签：RAG hybrid-search CrossEncoder RAGAS agentic-rag faithfulness
  • 价值：有源码、依赖版本、rerank 代码、防幻觉 prompt、评测指标，能直接形成 RAG 工程实践页。
  • 去重：Tom 的 Efficient RAG / Spark 的 LogicalRAG 是学术主线；Jay 的 CSDN/GitCode 是工程案例，不应写成同一条 registry。
  • 动作：精读混合检索 CSDN；审稿 RAGAS/Substack 教程；主题页拆分 rag-engineering.md 和 rag-evaluation.md。

5.4 Systems：KV Cache / Inference Engine / pgvector DiskANN

  • 标签：kv-cache long-context inference-scheduling pgvector DiskANN vLLM SGLang
  • 价值：TTKV（HBM+DRAM 分层）、KVP（RL eviction）、WAIT（调度算法）、pgvector DiskANN 都是系统工程高价值条目。
  • 风险：benchmark/版本号必须回官方文档或 arXiv 原文核验；不要把供应商博客数据当通用结论。
  • 动作：精读 TTKV/KVP；核验 pgvector DiskANN release；更新 llm-inference-systems.md 与 vector-db-engineering.md。

5.5 多模态：当天缺独立新稿，建议补采

  • 标签：multimodal MLLM Document-VLM ColPali audio-generation video-generation
  • 价值：Flyp 6/10 已有 Audio Flamingo Next / Bernini / AudioX / EMMA；Jay 6/11 只补了多模态 RAG/MLLM 趋势线索。
  • 缺口：没有当天独立多模态论文/仓库/HF 模型核验；缺 Document VLM、OCR、GUI agent 多模态工程案例。
  • 动作：下一轮建议 Flyp 或 Jay 补一个 multimodal-engineering-2026-06-11.md。

6. Substack 候选元信息核对

规则：Substack 仅作为研究线索与技术洞察来源；不复制原文长段。入库前必须记录作者/专栏、链接、发布时间、核心观点、可信度、后续核验。

6.1 元信息相对完整，可保留为候选

  1. The AI Agents Stack (2026 Edition) - 作者 / 专栏：Paolo Perrone / The AI Engineer - 链接：https://theaiengineer.substack.com/p/the-ai-agents-stack-2026-edition - 发布时间：2026-03-06 - 核心观点：2026 agent 栈可拆为 LLM、Memory、Tools、Evaluation、Guardrails、Deployment；Guardrails 层最不成熟。 - 可信度：中高；工程导向强，但仍属架构综述。 - 后续核验：用 LangGraph / LangSmith / OWASP MCP / OpenTelemetry 官方文档校对工具分类。

  2. The AI Agent Stack in 2026 - 作者 / 专栏：Aishwarya Naresh Reganti / The Nuanced Perspective - 链接：https://thenuancedperspective.substack.com/p/the-ai-agent-stack-in-2026 - 发布时间：2026-04-29 - 核心观点：Observability/Evals 与 Governance/Security 成为 agent stack 的纵向 rails。 - 可信度：中；适合作产业栈地图。 - 后续核验：对照 Langfuse、Phoenix、OpenTelemetry/OpenInference 官方材料。

  3. The Agent Hype Just Broke. The Reliability Reckoning Is Here. - 作者 / 专栏：Kanishk Patel / Learn Agentic - 链接：https://learnagentic.substack.com/p/the-agent-hype-just-broke-the-reliability - 发布时间：2026-06-08 - 核心观点：行业叙事从 demo success 转向 production reliability。 - 可信度：中；适合作周报 framing，不作事实主证据。 - 后续核验：回到 arXiv、企业报告和平台文档核对数字。

  4. 5 places I refuse to use AI (and I build with it daily) - 作者 / 专栏：Raghav Mehra、Ashwin Francis / Cash & Cache - 链接：https://cashandcache.substack.com/p/when-not-to-use-ai - 发布时间：2026-06-09 - 核心观点：自动化 agent 需要边界、kill switch、人工复核与止损机制。 - 可信度：中上；引用链需要逐条追源。 - 后续核验：核对 Science / NBER / HBS 等原始研究，不直接引用二手结论。

  5. LLM Chatbot Evaluation and RAG Evaluation Using LangSmith and LangChain - 作者 / 专栏：Krish Naik / Krish Naik Academy - 链接：https://krishnaik.substack.com/p/a-complete-guide-to-llm-chatbot-evaluation - 发布时间：2026-03-04 - 核心观点：LangSmith + LangChain 的 chatbot/RAG eval 教程。 - 可信度：中；教学资源，需确认版本时效。 - 后续核验：对照 LangSmith 官方文档和当前 SDK 版本。

6.2 元信息不完整，暂不建议直接入高价值库

  • AI Mastery / Lesson 44 Evaluating Agentic RAG Reliability：Jay 草稿给出发布时间 2026-04-09 与链接，但作者名未记录；需补作者、代码来源、性能数据出处。
  • FutureAGI / LLM Evaluation Frameworks & Metrics：需补准确发布时间、作者、是否为产品营销内容。
  • Shchegrikovich / Measuring RAG Systems in LLM Applications：需补作者全名、发布时间、RAGAS 指标引用链。
  • Alex Ewerlof / OWASP Top 10 AI/LLM/Agent：需补发布时间，并优先核验 OWASP 官方页面。
  • Siddharth Saladi / Emerging AI / Alexey Grigorev workshops：Jay 草稿作为路线图线索可保留，但缺发布时间和一手资料核验。
  • ByteByteGo Top AI GitHub repositories in 2026：需补发布时间；GitHub stars 与仓库路径必须以 GitHub 原始数据为准。

7. 去重与合并建议

7.1 Agent reliability / production eval 合并

合并来源：

  • Jay 6/11：AlphaEval、ReliabilityBench、Digital Applied、AI Mastery、FutureAGI、LangSmith 教程。
  • Spark 6/10：Towards a Science of AI Agent Reliability、LogicalRAG、Foundry runtime / knowledge plane。
  • Tom 6/10：π-Bench、OpenComputer、ForeSci。

建议主题页：

research-kb/topics/agent-production-evaluation.md
research-kb/topics/agent-runtime-reliability.md
research-kb/topics/computer-use-agent-evaluation.md

不要把 “benchmark / evaluation / runtime observability / deployment SOP” 混成一个条目；它们应是同一专题下的不同章节。

7.2 RAG / Agentic RAG 合并

合并来源：

  • Tom 6/10：Efficient RAG IAR/SPC。
  • Spark 6/10：LogicalRAG、Agentic Retrieval in Foundry Local。
  • Jay 6/11：Agentic RAG CSDN、RAGAS/DeepEval/LangSmith、Hybrid BM25 + Vector + CrossEncoder。

建议主题页：

research-kb/topics/rag-engineering.md
research-kb/topics/rag-evaluation.md
research-kb/topics/agentic-rag-interface-design.md
research-kb/topics/vector-db-engineering.md

7.3 Systems / Inference 合并

合并来源：

  • Jay 6/10：RTP-LLM、Tangram、MSA、OScaR、vLLM docs、AIConfigurator、WAIT。
  • Jay 6/11：KV cache survey、KVP、TTKV、WAIT/Nested WAIT、engine benchmark。

建议主题页：

research-kb/topics/llm-inference-systems.md
research-kb/topics/kv-cache-and-long-context-serving.md
research-kb/topics/inference-engine-benchmarks.md

7.4 CSDN 分层

建议建立三级状态：

accepted-csdn    = 已全文核验，有版本/环境/命令/源码/排障/压测
csdn-review      = 摘要有价值，但未全文核验或复现材料不足
csdn-rejected    = 榜单、泛综述、软文、面经为主、无工程细节

Jay 6/11 的 QLoRA、RAG CrossEncoder、LangGraph Agentic RAG 可进 csdn-review；只有人工打开并确认后再进 accepted-csdn。

8. 缺口清单

  1. 当天多模态独立覆盖不足：缺 6/11 多模态专稿；需补 Document VLM、OCR、多模态 RAG、GUI/Computer-use VLM、HF/GitHub 实现。
  2. 单实例偏置：6/11 新稿几乎全部来自 Jay；Tom/Flyp/Spark 没有今日新增草稿，分类覆盖容易受 Jay 搜索偏好影响。
  3. Substack 元信息缺失：多条 Substack 候选缺作者或发布时间，不符合新规则，暂不应直接入库。
  4. GitHub 原始项目核验不足：opencode、OpenHands、Dify、AutoGen、LangChain 等 stars、repo、license、release 需要直接查 GitHub。
  5. CSDN 全文核验不足：高价值判断需要看到完整依赖版本、命令、源码、错误日志或 benchmark 脚本。
  6. Papers with Code 策略冲突：Flyp 6/10 提到 Papers with Code 已下线/重定向；Jay 6/11 仍把 Papers with Code 写入检索范围。后续应统一为 HF Papers + arXiv + OpenReview + CodeSOTA/历史 archive。
  7. Agent security 仍需官方锚点：OWASP / MCP Top 10 / prompt injection / sandbox / least privilege 需要官方文档与论文交叉验证。

9. 冲突 / 需要人工确认的问题

  1. Dify 官方仓库路径疑点
    Jay 6/11 提到 github.com/gptfire/dify；Dify 常见官方仓库应优先核验是否为 langgenius/dify。发布前必须以官方 GitHub 为准。

  2. pgvector DiskANN 与版本支持
    Jay 6/11 给出 DiskANN 支持最高 16,000 维、HNSW 2,000 维限制等结论；应核验 pgvector release notes、PostgreSQL 扩展版本和云厂商支持情况。

  3. Agent reliability 论文重复/命名冲突
    Jay 6/11 的 ReliabilityBench 与 Spark 6/10 的 Towards a Science of AI Agent Reliability 都在拆 reliability 指标。需要比较 arXiv ID、指标体系和 benchmark，避免重复写入。

  4. CSDN 高价值评级可能偏高
    QLoRA、RAG、LangGraph 多篇标题看起来很强，但若缺完整源码或真实排障，只能保留为候选。

  5. Substack “2026” 标题可能是营销包装
    FutureAGI、AI Mastery、路线图类 Substack 需区分技术实现与营销/课程内容；不要将课程宣传等同论文/官方文档。

  6. 多模态 OpenReview 状态
    Flyp 6/10 的 EMMA 等 OpenReview 项目需标注投稿/审稿/accepted 状态，不要提前写成已接收。

10. 分类标签建议

agent-eval
agent-runtime-reliability
agent-security
agentic-rag
rag-evaluation
rag-engineering
hybrid-search
cross-encoder-rerank
vector-db
pgvector
kv-cache
long-context-serving
inference-engine
vllm
sglang
tensorrt-llm
qlora
lora
peft
csdn-review
multimodal-rag
document-vlm
mlops
github-trending
substack-watchlist

11. 建议写入路径

11.1 本轮实际写入路径

/shared/research-kb/inbox/stephen/2026-06-11-stephen-coordination-check.md

11.2 后续串行同步建议路径（本轮不写入）

/shared/research-kb/review/stephen/2026-06-11-stephen-coordination-check.md
research-kb/topics/agent-production-evaluation.md
research-kb/topics/agent-runtime-reliability.md
research-kb/topics/rag-engineering.md
research-kb/topics/rag-evaluation.md
research-kb/topics/agentic-rag-interface-design.md
research-kb/topics/vector-db-engineering.md
research-kb/topics/llm-inference-systems.md
research-kb/topics/kv-cache-and-long-context-serving.md
research-kb/topics/llm-finetuning-engineering.md
research-kb/topics/multimodal-engineering.md
research-kb/metadata/csdn-review-queue.jsonl
research-kb/metadata/substack-watchlist.jsonl

12. 是否需要精读 / 审稿 / 主题页更新

动作 条目 / 主题 优先级 原因
精读 ReliabilityBench / AlphaEval / Towards a Science of AI Agent Reliability 高 建立 agent 生产评测与 reliability 方法论锚点。
精读 AI Mastery Lesson 44 / Digital Applied eval pipeline 高 有异步评测、CI gate、成本阈值等工程 SOP 价值。
精读 QLoRA 源码文 + Learning Rate Matters 高 微调工程主题可直接产出实践指南。
精读 混合检索 + CrossEncoder RAG 实战 高 RAG 工程落地价值高，含依赖版本和代码模式。
精读 TTKV / KVP / KV Cache Survey / WAIT 高 长上下文推理系统主题核心。
审稿 OWASP / MCP / Agent 安全 Substack 高 安全类必须回官方源核验。
审稿 GitHub Trending agent/coding-agent 仓库 中高 需核验 stars、release、license、活跃度。
审稿 CSDN QLoRA / RAG / LangGraph 候选 中高 必须确认版本、环境、命令、源码、排障或 benchmark。
补采 6/11 多模态工程专稿 高 当天覆盖弱，需要补齐。
主题页更新 agent-production-evaluation.md 高 今日最强主线。
主题页更新 rag-engineering.md / rag-evaluation.md 高 今日 RAG 候选丰富且可落地。
主题页更新 llm-inference-systems.md / kv-cache-and-long-context-serving.md 高 系统工程条目过密，急需归并。
主题页更新 llm-finetuning-engineering.md 中高 QLoRA + LoRA 学习率主线清晰。
主题页更新 multimodal-engineering.md 中 需要先补 6/11 新材料。

13. 给下一轮实例的明确任务

  1. Flyp / 多模态：补 6/11 多模态工程简报，优先 Document VLM、OCR、多模态 RAG、GUI agent、HF/GitHub 代码实现。
  2. Tom / 学术评测：对 ReliabilityBench、AlphaEval、Towards a Science of AI Agent Reliability 做论文级去重与指标表对比。
  3. Spark / runtime：把 OWASP / MCP / sandbox / prompt injection / least privilege 做官方源核验，形成 agent security 补充稿。
  4. Jay / 工程源核验：对 CSDN QLoRA、RAG CrossEncoder、LangGraph Agentic RAG 做全文核验，标注 accepted/review/rejected。
  5. Stephen / 协调：下一轮重点检查 Substack 元信息是否补全，以及 Papers with Code 替代策略是否统一。

14. 小结

今天不是“没有覆盖”，而是覆盖明显向 Jay 的工程搜索结果集中：Agent/RAG/Systems/CSDN 都很强，适合进入审稿队列；但多模态当天弱、Substack 元信息不完整、GitHub/CSDN 原始核验不足。建议同步任务先不要急着全量合并，而是优先做三件事：

  1. 建 Agent 生产评测体系 主题页；
  2. 把 RAG 工程与 RAG 评测拆成两个主题；
  3. 补一个多模态工程简报，避免当天知识库偏科。