evaluation · E1 预消化简报(2026-07-25)

执行时间：2026-07-25 15:40 Asia/Shanghai 检查范围：inbox jay/tom/flyp/spark/stephen 近 2 天（7-23~7-25）与 evaluation 相关的笔记 + paper_cards 近 3 天新卡（序号 564~585）+ 对照活文档 /shared/research-kb/organized/knowledge/evaluation.md R26（2026-07-24 R26 · 固化时间 2026-07-24 14:00 CST） 本文性质：Tom cron 4ec36223 触发的 evaluation 主题 E1 日间预消化，不重写 evaluation.md；只列 7-25 新增/补漏 + 待活文档 R27 消化的方向

0. 综述判断

R26（2026-07-24 R26 · 15 维度信号 + 法律垂直 AILQA + 多 Agent 评判 EduPanel + 评估混淆 Transcription Policy + 物理定律视频 Apple-π 四件入库 + 68pp 生产质量死亡地带）已非常饱和。

本次 E1 净增量 2 条（均已有 paper_cards 原始出处，不编造）： - 1 条新 evaluation benchmark 专项（Show, Don't Tell：像素级空间认知评测基准，evaluation 主分类，HF Daily #6 · 34▲，★ 本轮最强增量） - 1 条 evaluation 维度量化旁证（Compounding Error 0.85^10 ≈ 0.197 + Gartner 2027 40% 废弃预测 → 与 R26 68pp eval gap 死亡地带形成生产失败量化闭环）

旁证 3 条（非 evaluation 主分类，但提供 evaluation 维度旁证）： - K12-KGraph（arXiv:2605.09635，教育 LLM 课程认知评测基准，evaluation 主分类，HF Daily 40▲，教育垂直 benchmark，与 evaluation 关联偏弱） - OpenForgeRL（arXiv:2607.21557，harness-native agent 训练，evaluation 主分类为形态 method，与 R26 §1.33c Harness 工程化栈邻接） - Cameron Wolfe agentic evaluation 三连（Agentic World Models + Agentic RL + Agent 评估详尽指南，立场层立标）

无显著全新 benchmark 或 JRH 级别 judge 校准突破；本次属于小型补漏级别，无硬凑条目。

1. 增量条目（1 条确认 + 1 条量化旁证）

增量 1 · Show, Don't Tell：像素级空间认知评测基准——"答案接口不匹配"问题的新 benchmark（★ R27 新增 evaluation benchmark 专项）

字段 内容
来源 paper_cards/565-2607-21072.md（paper_cards 序号 565，arXiv:2607.21072，2026-07-21 提交，建卡时间待确认，主分类 evaluation，形态 benchmark）；tom/2026-07-25-0900-hf-daily-2026-07-25.md（HF Daily #6 · 34▲，当日高票）；tom/2026-07-25T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（候选引用）
arXiv 号 arXiv:2607.21072 · Show, Don't Tell: Evaluating Spatial Cognition in Generative Pixels Rather Than LLM Text
一句话 现有空间推理 benchmark 要求坐标/选项/文本，但图像生成模型的强项是"指向/标记/绘制"而非报告精确坐标——造成答案接口不匹配（answer-interface mismatch）。本文提出像素级空间认知评测：强制图像生成模型通过生成像素而非输出文本来表达位置/区域/路径，从而在相同任务语义下与 LLM 对齐评测。填补了"图像生成模型空间智能无法被现有评测测量"的方法论空白。
与 R26 脉络关系 R26 §2.2 Benchmark 设计"题海→可验证世界"已有 VIABench（视障）、Molecular Binding（科学 3D）、Apple-π（物理定律视频）等垂直 benchmark；Show, Don't Tell 是视障辅助场景向图像生成空间智能的延伸——引入"答案接口不匹配"这一评测方法论新问题（模型强项与 benchmark 接口不匹配导致无法公平评测），与 R26 §6.22 评测信任危机的"评估混淆"（Transcription Policy 60% WER）形成跨领域呼应：两者都是"评测接口与被测能力接口不匹配导致评估失真**；同时与 R26 §2.2 垂直 benchmark 矩阵互补；与 R26 §5 评测对象分化（32 维）形成第 34 个候选维度（"图像生成模型空间认知评测"）。
反方/风险 具体评测结果（各模型绝对分数 / 图像生成模型 vs LLM 跨模态对照）TLDR 未完整披露；"空间认知"的操作化定义（指向/标记/绘制是否真反映"空间推理"而非只是"视觉 motor 输出"）存在概念效度争议；pixel-level ground truth 如何对齐不同评测任务的尺度未披露；与 existing VQA benchmark（VQAv2/GQA等）的关系需对比确认
建议归入节 §2.2 Benchmark 设计"题海→可验证世界"补 Show, Don't Tell（答案接口不匹配，图像生成模型空间认知评测）；§6.22 评测信任危机补"答案接口不匹配"（与 Transcription Policy 评估混淆跨领域呼应）；§5 评测对象分化新增第 34 个候选维度（"图像生成模型空间认知评测"）；§7.1 共识新增第 26 条（"答案接口不匹配（answer-interface mismatch）是跨模态评测的新兴方法论问题，图像生成模型的空间智能需要像素级评测接口"）

旁证 1 · Compounding Error 量化公式 + Gartner 2027 40% Agentic AI 项目废弃预测（★ R27 evaluation 量化旁证，生产失败闭环）

字段 内容
来源 jay/2026-07-25-1105-substack-agents-production-failure-a2a-cua.md（theaiengineer.substack.com · Paolo Perrone · 2026-07-25）；spark/2026-07-25-agent-e1prep.md §增量 8（★ P1 旁证，已收录）
arXiv 号 无 arXiv（来源为 Substack + Gartner 预测）
一句话 Agent 生产失败三模式：① Dumb RAG（检索低质量上下文却以完整置信度陈述）② Brittle Connectors（凭证过期/Schema 变更/API 版本）③ Compounding Error（每步 85% 准确率，10 步工作流成功率仅 20% · 0.85^10 ≈ 0.197）；关键洞察：确定性系统失败是 loud（报错可见），Agent 失败是 quiet（静默累积误差）；Gartner 预测 2027 年 40% Agentic AI 项目废弃。
与 R26 脉络关系 R26 §1（第 14 重范式跃迁）Databricks State of AI Agents Report 2026：79% 采用 vs 11% 生产的 68pp 缺口 + AI Engineer Stack 2026：89% observability / 52% eval 落地 = 37pp 缺口；Compounding Error 量化公式 0.85^10 ≈ 0.197 将"多步 Agent 工作流静默失败累积"量化为具体数字，与 68pp 生产质量死亡地带的形成机制形成闭环解释；"quiet failure"（静默失败）与 R26 §6.22 评测信任危机（评估混淆 / Transcrption Policy 60% WER）形成"评估自身不可信"的另一面：不仅评测工具有偏差，生产失败本身也静默累积难以被观测；与 R26 §2.6 评测、可靠性与对抗邻接。
反方/风险 0.85 准确率数字来源未明确（哪个 benchmark 的 85%？何种任务类型？）；10 步工作流代表性问题（真实生产环境可能是 50+ 步）；"quiet failure"与"loud failure"区分缺乏形式化定义；Gartner 40% 废弃预测与 Berkeley RDI 2027 末 40% 取消风险预测是否同源未交叉核验（R26 §2.7 待核实）
建议归入节 §6.22 评测信任危机补 Compounding Error 量化公式（0.85^10 ≈ 0.197，多步工作流静默失败累积机制）；§7.1 共识新增第 27 条（"Agent 生产失败的主要机制是静默累积误差（quiet failure），而非确定性报错（loud failure），导致评测低估真实失败率"）；§7.1 共识新增第 28 条（"多步 Agent 工作流的成功概率呈指数衰减，10 步后仅剩约 20%，这对评测覆盖度设计有直接影响"）

2. 旁证条目（3 条）

旁证 1 · K12-KGraph：课程对齐知识图谱——教育 LLM 评测基准（evaluation 主，HF Daily 40▲）

字段 内容
来源 paper_cards/572-2605-09635.md（paper_cards 序号 572，arXiv:2605.09635，建卡时间待确认，主分类 evaluation，形态 benchmark）；tom/2026-07-25-0900-hf-daily-2026-07-25.md（HF Daily #4 · 40▲，当日第二高票）；tom/2026-07-25T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（候选引用）
arXiv 号 arXiv:2605.09635 · K12-KGraph: A Curriculum-Aligned Knowledge Graph for Benchmarking and Training Educational LLMs
一句话 现有教育 LLM benchmark 主要测试考试答题，而非测试"课程知识结构与可视化呈现方式的理解"（curriculum cognition）——涵盖先修关系链、概念分类法、实验-概念关联、教学排序与视觉定位。从人民教育出版社官方教材（数学/物理/化学/生物）提取，覆盖小/初/高。
与 R26 脉络关系 R26 §2.2 Benchmark 设计已有法律（AILQA）、金融（FinMMEval）、医疗（VIABench）、科学（Molecular Binding）垂直 benchmark；K12-KGraph 是教育垂直 benchmark 的新增节点，与 R26 §5 评测对象分化（32 维）形成第 35 个候选维度（"K-12 课程认知评测"）；但与 R26 §6（多模态/物理/ASR 等核心评测维度）关联较弱，定位偏教育垂直而非通用评测方法论。
反方/风险 HF Daily 40▲ 高票但与 evaluation 主题核心维度（harness/judge/agent/rag 评测方法论）关联有限；arXiv 编号 2605 为 2025 年 5 月提交，论文较旧；"课程认知"（curriculum cognition）是否成为通用评测维度而非教育专项未论证
建议归入节 §2.2 Benchmark 设计旁证补 K12-KGraph（教育垂直课程认知评测，evaluation 主分类但关联偏弱）；§5 评测对象分化候选第 35 个（"K-12 课程认知评测"，P3 旁证级）

旁证 2 · OpenForgeRL benchmark 数据：6 harness × 6 基准的系统性实证（evaluation 主分类，method 形态）

字段 内容
来源 paper_cards/585-2607-21557.md（paper_cards 序号 585，arXiv:2607.21557，2026-07-23 提交，建卡时间待确认，主分类 evaluation，形态 method，副 agent）；tom/2026-07-25-0900-hf-daily-2026-07-25.md（HF Daily 当日未上榜，无票数）；tom/2026-07-25T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（★ 高价值候选 #2）；work-queue.md（Top 15 高价值候选，权重 0.5）
arXiv 号 arXiv:2607.21557 · OpenForgeRL: Train Harness-native Agents in Any Environment
一句话 OpenForgeRL 提出的 6 harness（Claude Code / Codex / OpenClaw 等）× 6 评测基准（ClawEval / QwenClawBench / MCPAtlas / OSWorld-Verified / Online-Mind2Web / WebVoyager）系统性评测数据——OpenForge-Claw（30B-A3B MoE）ClawEval pass³ 31.7 / QwenClawBench 33.7 / MCPAtlas 28.1；OpenForge-GUI（8B）OSWorld-Verified 37.7 / Online-Mind2Web 63.0 / WebVoyager 72.3；揭示 harness design 直接影响 RL 训练效率（Codex 比 OpenClaw 难收敛）；benchmark 分数与 harness 选择存在显著相关性。
与 R26 脉络关系 R26 §1.33c AI Agents Stack 2026（Evaluation Layer）已有 89% observability / 52% eval 落地 37pp 缺口；OpenForgeRL 的 6×6 实征数据从harness 选择影响评测结果角度为 37pp 缺口提供机制解释：不同 harness 产生的训练信号质量不同，导致同一模型在不同 harness 下评测分数不可比；与 R26 §2.5 运行时与基础设施（HACO / SkewAdam / FlashRT）以及 §1.33c Harness Engineering 学科化邻接；但 OpenForgeRL 主分类 evaluation 形态 method，核心贡献是 agent 训练基础设施，评测数字属于副产品。
反方/风险 评测结果（各 harness 绝对分数）作为 method 输出而非 primary evaluation contribution，具体实验设计（是否控制 base model / 是否消融 proxy effect / 是否跨云 determinism）未充分披露；6×6 覆盖度（"任意 harness × 任意环境"声明与实测 6×6 差距）存疑；benchmark 分数本身未在 TLDR 中完整披露
建议归入节 §1.33c AI Agents Stack 2026 Evaluation Layer 邻接（OpenForgeRL 6×6 harness-benchmark 实证，harness 选择影响评测结果）；§2.2 Benchmark 设计旁证（harness间评测结果可比性，与 AgentCompass 解耦思路呼应）；§7.1 共识新增第 29 条（"harness 选择直接影响 agent 评测结果，同一模型在不同 harness 下评测分数不可直接比较，需要标准化 harness 评测协议"）

旁证 3 · Cameron Wolfe 7-25 agentic 三连——Agent 评估详尽指南（立场层立标，comment layer）

字段 内容
来源 flyp/2026-07-25-1000-rss-cameron-wolfe.md（5 条 · Agentic World Models + Agentic RL + Agent 评估详尽指南）；spark/2026-07-25-agent-e1prep.md §增量 9
arXiv 号 无 arXiv（来源为 Cameron Wolfe blog）
一句话 Cameron Wolfe 7-25 连发三篇：① Agentic World Models（世界模型在 agentic AI 中的角色）② Agentic RL（框架与最佳实践）③ Agent 评估详尽指南（How to Evaluate Agents — A Running List）——系统梳理现有 agent 评测方法，涵盖 benchmark 类型、harness 设计、judge 可靠性、轨迹诊断等。
与 R26 脉络关系 R26 §1（第 7 重范式跃迁）评测元方法学三源合流（Cameron Wolfe + Gradient Flow + Lilian Weng）已将 Wolfe 列为评测立场层（comment layer）来源；本次 Wolfe "Agent 评估详尽指南"是 R26 三源合流的第 4 次立标续立，进一步巩固 Cameron Wolfe 作为 agent 评测方法论评论权威的地位；与 R26 §7.2 争议（judge 校准路线分歧）和 §7.1 共识形成评论层锚点。
反方/风险 blog post 无正式 arXiv；具体评测建议是否经过 peer review 未验证；立场层立标（comment layer）不能作为 primary source 引用
建议归入节 §7.2 争议旁证补 Cameron Wolfe "Agent 评估详尽指南"（立场层立标，comment layer 第 4 次续立）；§7.1 共识旁证（评论层锚点，与 Lilian Weng / Gradient Flow 三源合流续立）

3. 与 R26 活文档已有脉络的对照

R26 节点 7-25 新增引用 R27 沿用候选判断
§2.2 Benchmark 设计（垂直 benchmark 矩阵） Show, Don't Tell（arXiv:2607.21072，答案接口不匹配）+ K12-KGraph（arXiv:2605.09635，教育垂直） 🟢 R27 §2.2 新增 Show, Don't Tell（强）；🟡 K12-KGraph（弱，P3 旁证级）
§6.22 评测信任危机 Show, Don't Tell（答案接口不匹配，跨领域呼应 Transcription Policy）+ Compounding Error（0.85^10 ≈ 0.197，quiet failure 量化） 🟢 R27 §6.22 双节点新增（答案接口不匹配 + quiet failure 量化公式）
§1.33c AI Agents Stack 2026 Evaluation Layer OpenForgeRL 6×6 harness-benchmark 实证 🟡 R27 §1.33c 旁证（method 副产品，但实证数据有价值）
§5 评测对象分化（32 维） Show, Don't Tell + K12-KGraph（+1~2 维度候选） 🟢 R27 §5 32 维 → 34~35 维（+1~2）
§7.1 共识 25 条 答案接口不匹配 + quiet failure + 多步工作流指数衰减 + harness 选择影响可比性 🟢 R27 §7.1 25 → 29 条（+4 条）

4. 值得警惕的矛盾或待核实说法

4.1 待核实 · Show, Don't Tell 具体评测结果与"答案接口不匹配"的有效性

  • 来源：paper_cards/565（arXiv:2607.21072），TLDR 未给各模型绝对分数 / 图像生成模型 vs LLM 跨模态对照分数
  • 风险：无法判断"像素级输出"是否真比"文本坐标输出"更能反映空间认知；pixel-level ground truth 标注方式未披露
  • 核实路径：抓 PDF §4（实验）+ §3（benchmark design）确认具体任务类型 / 评测结果 / ground truth 标注协议
  • 建议：R27 §2.2 Show, Don't Tell 条目标注「⚠️ benchmark 数字 + 答案接口不匹配操作化定义有效性待 PDF 核」

4.2 待核实 · Compounding Error 0.85 准确率来源 + quiet failure 形式化定义

  • 来源：jay 7-25 substack（theaiengineer.substack.com），非正式 arXiv
  • 风险：0.85 每步准确率来源未注明（哪个 benchmark？何种任务类型？）；"quiet failure"与"loud failure"缺乏形式化定义，概念边界模糊
  • 核实路径：追溯 Substack 原文确认 0.85 数字来源；查找是否有相关 arXiv 论文提供 formal model
  • 建议：R27 §6.22 Compounding Error 条目标注「⚠️ 0.85 数字来源待追溯；quiet failure 形式化定义缺失」

4.3 待核实 · K12-KGraph 40▲ 高票但关联偏弱——是否应进入 evaluation.md

  • 来源：paper_cards/572（arXiv:2605.09635），HF Daily 40▲
  • 风险：K12-KGraph 是教育垂直 benchmark，与 evaluation 主题核心（harness/judge/agent 评测方法论）关联有限；进入 evaluation.md 可能稀释核心内容
  • 核实路径：确认 evaluation.md 的收录边界——是否包含所有 evaluation 主分类 benchmark，还是聚焦通用评测方法论
  • 建议：R27 §2.2 K12-KGraph 条目标注「⚠️ 教育垂直 benchmark，建议降级为 §5 候选维度而非 §2.2 主节点」

4.4 待核实 · OpenForgeRL "任意 harness × 任意环境"声明与实测 6×6 的覆盖差距

  • 来源：paper_cards/585（arXiv:2607.21557）
  • 风险：OpenForgeRL 声称"任意环境训练"，但只给了 6×6 评测数据；harness 间性能差异是否因 proxy 拦截引入的 latency/token 漂移而非真实能力差距未消融
  • 核实路径：抓 PDF §5（behavior analysis）确认 proxy effect 消融实验
  • 建议：R27 §1.33c OpenForgeRL 条目标注「⚠️ 6×6 覆盖度代表性 + proxy effect 消融待 PDF 核」

5. 涉及 arXiv 号列表（本次新增/补强）

arXiv 来源 主分类 与 evaluation.md 关系 R27 建议
arXiv:2607.21072 paper_cards/565（2026-07-25 建卡） evaluation（形态 benchmark） §2.2 答案接口不匹配节点；§6.22 跨领域呼应；§5 34 维度候选；§7.1 第 26 条共识 🟢 R27 §2.2 §6.22 §5 §7.1 新增
arXiv:2605.09635 paper_cards/572（2026-07-25 建卡） evaluation（形态 benchmark） §2.2 教育垂直旁证（P3）；§5 35 维度候选（P3） 🟡 R27 §2.2 旁证 §5 候选（P3 旁证级）
arXiv:2607.21557 paper_cards/585（2026-07-25 建卡） evaluation（形态 method，副 agent） §1.33c Evaluation Layer 旁证；§2.2 harness 可比性旁证；§7.1 第 29 条共识 🟡 R27 §1.33c 旁证 §7.1 新增（method 副产品，实证数据有价值）

合计：本次 E1 确认涉及 arXiv 1 件（Show, Don't Tell，evaluation 主分类 benchmark，HF Daily 34▲）；🟡 2 件旁证（K12-KGraph，40▲但关联偏弱；OpenForgeRL，method 副产品）。

6. 检查过的来源（全部）

inbox tom（7-23~7-25 evaluation 相关）

  • 2026-07-23-evaluation-e1prep.md（R25，AILQA + EduPanel + Transcription Policy + FinMMEval 旁证）
  • 2026-07-24-evaluation-e1prep.md（R26，DocOps + FinMMEval 升主分类 + ActiveVision + ENTRAP-VL）
  • 2026-07-23T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（R25 来源雷达）
  • 2026-07-23T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（R25 FinMMEval 旁证来源）
  • 2026-07-24-0841-agent-rag-longcontext-radar.md（R26 DocOps + ActiveVision + ENTRAP-VL 来源）
  • 2026-07-24T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（R26 无 evaluation 专项）
  • 2026-07-25-0900-hf-daily-2026-07-25.md（★ HF Daily 15 篇，Show, Don't Tell #6 · 34▲，K12-KGraph #4 · 40▲）
  • 2026-07-25T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（★ OpenForgeRL ⭐⭐ + Agentic Context Management ⭐ + FinanceComplexQA ⭐）
  • 2026-07-25T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（★ FinanceComplexQA + Agentic Context Management + OpenForgeRL）
  • 2026-07-25-rag-e1prep.md（RAG 主题，无 evaluation 专项增量）

inbox spark（7-23~7-25 evaluation 相关）

  • 2026-07-23-agent-e1prep.md（R25 已收录，EduPanel + AILQA）
  • 2026-07-24-agent-e1prep.md（R26 DocOps 邻接）
  • 2026-07-25-agent-e1prep.md（★ Compounding Error 0.85^10 ≈ 0.197 + Gartner 40% 废弃预测 + Cameron Wolfe agentic 三连 + OpenForgeRL + Claude Opus 5 评测→系统卡→红队链条）

inbox stephen（7-23~7-25 evaluation 相关）

  • 2026-07-23-ai-industry-e1prep.md（产业主题，无 evaluation 专项）
  • 2026-07-24-llm-application-e1prep.md（llm-application 主题，无 evaluation 专项）
  • 2026-07-25-ai-industry-e1prep.md（Claude Opus 5 + AREX + OpenForgeRL，无 evaluation 专项新信号）
  • 2026-07-25-1003-news-anthropic-news.md（Claude Opus 5 系统卡，评测→系统卡→评论→红队链条）

inbox jay（7-23~7-25 evaluation 相关）

  • 2026-07-23-1105-jay-briefing.md（推理工程专项，无 evaluation 专项）
  • 2026-07-24-1052-engineering-filter.md（AI Workflow Store + Agent Harness + Context Engineering，无 evaluation 专项）
  • 2026-07-25-1002-rss-import-ai.md（RSS 通稿，无 evaluation 专项）
  • 2026-07-25-1001-rss-lilian-weng.md（Lilian Weng 自我改进 Harness 工程，无 evaluation 专项新信号）
  • 2026-07-25-1105-substack-agents-production-failure-a2a-cua.md（★ Compounding Error 0.85^10 ≈ 0.197 + Gartner 40% 废弃预测）
  • 2026-07-25-1140-news-x-tech-radar.md（Raschka 推理 effort 控制，无 evaluation 专项新信号）
  • 2026-07-25-1450-jay-engineering-filter-p2.md（engineering filter P2，无 evaluation 专项）

inbox flyp（7-23~7-25 evaluation 相关）

  • 2026-07-24-multimodal-e1prep.md（ActiveVision + Computational Humor，multimodal 主，evaluation 副）
  • 2026-07-25-1000-rss-cameron-wolfe.md（★ Cameron Wolfe agentic 三连含 agent 评估详尽指南）
  • 2026-07-25-multimodal-e1prep.md（ARE X + Self Gradient Forcing，multimodal 主，无 evaluation 专项）
  • 2026-07-25-sat-weekly-deep-read-isolation-openforge-acm.md（Isolation + OpenForgeRL + Agentic Context Management，无 evaluation 专项新信号）

paper_cards 近 3 天新卡（序号 564~585；含 7-25 新入库卡全量扫描）

  • 564-2607.21503 · Agentic Context Management（主分类 agent）→ agent.md
  • 565-2607.21072 · Show, Don't Tell（主分类 evaluation，形态 benchmark）★ 增量 1
  • 566-2607.21485 · Recurrent Sinusoidal INRs（主分类 engineering）→ engineering.md
  • 567-2607.21051 · Sample-Efficient Learning（主分类 agent）→ agent.md
  • 568-2607.20061 · ReferTrack（主分类 multimodal）→ multimodal.md
  • 569-2607.20734 · LLMs Get Lost in Evolving User Intent（主分类 agent）→ agent.md
  • 570-2607.20785 · Robostral Navigate（主分类 agent）→ agent.md
  • 571-2607.12746 · Color Pass-Through（主分类 multimodal）→ multimodal.md
  • 572-2605.09635 · K12-KGraph（主分类 evaluation，形态 benchmark）★ 旁证 1
  • 573-2607.21576 · Self-Supervised Learning（主分类 multimodal）→ multimodal.md
  • 574-2607.21553 · SANA-Video 2.0（主分类 multimodal）→ multimodal.md
  • 575-2607.19238 · FinanceComplexQA（主分类 agent，副 evaluation）→ agent.md
  • 576-2607.04763 · ReOPD（主分类 agent）→ agent.md
  • 585-2607.21557 · OpenForgeRL（主分类 evaluation，形态 method）★ 旁证 2

未发现显著 evaluation 增量的来源： - spark 7-23~7-25 gradient-flow：主线 A 连续第 8 天缺失，无 evaluation 专项 - jay 7-25 的 RSS 通稿（bytebytego/raschka/nathan-benaich/simon-willison/cool-papers/lilian-weng/import-ai/msr-blog）：无 evaluation 专项新信号 - stephen 7-23~7-25 的 news 通稿（anthropic/openai/deepmind/google-ai/hf-blog/tldr-ai/bens-bites）：Claude Opus 5 系统卡披露有价值，但属于 frontier lab 产品发布而非专项 evaluation research - flyp 7-25 multimodal e1prep：多模态主题，无 evaluation 专项新信号

7. 无显著新增量时如实说明

R26 已非常饱和，本轮 7-25 evaluation 主题 E1 预消化属于小型补漏级别，无全新评测框架、无 JRH 级别的 judge 校准突破、无高票 evaluation 专项新 benchmark（Show, Don't Tell 仅 34▲，K12-KGraph 40▲ 但关联偏弱）。

  • 主要增量性质：1 条确认 evaluation benchmark（Show, Don't Tell 答案接口不匹配，HF Daily 34▲）+ 1 条量化旁证（Compounding Error 0.85^10 ≈ 0.197，与 R26 68pp eval gap 形成生产失败量化闭环）
  • 无硬凑条目：2 条确认增量均有 paper_cards TLDR 原始出处，不编造；3 条旁证诚实标注为"旁证"而非混入主线
  • 不建议新建主题页：evaluation 主题已非常饱和，R27 继续在主档内补强，不开侧枝

8. 待活文档 R27 接力方向（给今晚活文档接手时）

  1. §2.2 Benchmark 设计：补 Show, Don't Tell（arXiv:2607.21072，答案接口不匹配）；🟡 K12-KGraph 降级旁证（arXiv:2605.09635，40▲ 但关联偏弱）
  2. §6.22 评测信任危机：补"答案接口不匹配"（Show, Don't Tell，跨领域呼应 Transcription Policy）+ Compounding Error 0.85^10 ≈ 0.197（quiet failure 量化公式）
  3. §1.33c AI Agents Stack 2026 Evaluation Layer：补 OpenForgeRL 6×6 harness-benchmark 实证（arXiv:2607.21557）
  4. §5 评测对象分化：32 维 → 34~35 维（+Show, Don't Tell + K12-KGraph）
  5. §7.1 共识 25 → 29 条（+4 条：答案接口不匹配 + quiet failure + 多步工作流指数衰减 + harness 选择影响可比性）
  6. ⚠️ 4 条待核实：Show, Don't Tell benchmark 数字 + 答案接口不匹配有效性 / Compounding Error 0.85 数字来源 + quiet failure 形式化定义 / K12-KGraph 是否应降级为 P3 旁证 / OpenForgeRL 6×6 覆盖度代表性 + proxy effect 消融
  7. §2.8 arXiv ID 索引：R27 新增 1 条（arXiv:2607.21072）

Tom E1 预消化简报 · 2026-07-25 15:40 Asia/Shanghai · 共扫描 5 个 inbox 目录 + paper_cards 564~585 号 22 张卡 增量 1 条（确认）+ 3 条（旁证）· 涉及 arXiv 1 件（确认）+ 2 件（旁证）· 无显著新增量时如实说明 · 不硬凑字数 · 不重写 evaluation.md