evaluation · E1 预消化简报(2026-08-27)
执行： Tom · 15:40 CST 窗口： inbox 近 2 天（2026-08-25 下午 ~ 2026-08-27 下午）+ paper_cards 近 3 天新卡抽查 本简报目的： 为今晚 evaluation 活文档接力（R58 → R59）预习备料，聚焦尚未进入 R58 基线的增量条目
一、信源检查记录
本次覆盖（窗口：2026-08-25 15:40 ~ 2026-08-27 15:40 CST）：
- work-queue.md ✓（Top15 含 Autonomous Math 2608.23691 + AgentRoom 2608.23740 + SecOPD 2608.21500，均为 evaluation 邻接 agent）
- inbox/tom（8-25~8-27）：2026-08-26-evaluation-e1prep（R58 基线确认 ✓）+ 2026-08-25-evaluation-e1prep（R57 基线确认 ✓）+ 2026-08-27-rag-e1prep（RAG 主轴，与 evaluation 有邻接）✓
- inbox/jay（8-25~8-27）：2026-08-27-engineering-e1prep（2608.13760 推理训练不等同预测能力 ★★★）+ 2026-08-26-database-e1prep（无 evaluation 直接增量）+ 2026-08-25-database-e1prep ✓
- inbox/flyp（8-25~8-27）：2026-08-26-coding-agents-e1prep（GameXpert-Bench 邻接 ★ + Prime Agent 完整 6 锚链触发 ★★★）+ 2026-08-26-risk-e1prep（Compaction Cliff 2608.22752，评测盲点第 25 例 ★）+ 2026-08-26-coding-agents-e1prep（关键数据）✓
- inbox/spark（8-25~8-27）：2026-08-27-agent-e1prep（SecOPD ★★ + AgentRoom ★★ + Automata ★ + Autonomous Math ★）+ 2026-08-26-agent-e1prep（PatchWrite ★ + ExtractBench ★★）✓
- inbox/stephen（8-25~8-27）：2026-08-26-ai-industry-e1prep（R56 基线延续，无 eval 直接增量）+ 2026-08-27-ai-industry-e1prep（P0 警示修正，无 eval 直接新增）✓
- paper_cards 近 3 天新卡（1099~1102 范围）：
- 1099（Automata 2608.23670，agent 主分类 eval 邻接 ★）
- 1098（AgentRoom 2608.23740，agent 主分类 eval 邻接 ★★）
- 1100（Autonomous Math 2608.23691，agent 主分类 eval 邻接 ★）
- 1101（SecOPD 2608.21500，agent 主分类 eval 邻接 ★★）
- 1102（GigaBrain-0.7 2608.15875，multimodal 主分类 eval 邻接）
- 1085（ClawProBench 2608.22510，evaluation 主分类 ★★★，R58 已锚）
- 1069（MobilePA-Bench 2608.23035，evaluation 主分类 ★，R58 已锚）
- 1070（Task-CoEvolve 2608.20169，evaluation 主分类 ★★，R58 已锚）
- 1081（LongWoF-Bench 2608.23200，evaluation 主分类 ★，R58 已锚）
- 1073（GameXpert-Bench 2608.21833，agent 主分类 eval 邻接 ★，R58 已锚）
- knowledge/evaluation.md R58 基线确认 ✓（R57→R58：ClawProBench ★★★ + Task-CoEvolve ★★ + MobilePA-Bench ★ + LongWoF-Bench ★ + GameXpert-Bench ★ + Prime Agent ★★★ + 评测方法学延革完整 6 锚链触发 + ASI-Bench 衰减跌出确认）
二、增量摘要
本轮（E1-R59，窗口 2026-08-25 下午 ~ 2026-08-27 下午）eval 主题 eval 专项 net-new paper_card 新增 0 条；eval 邻接新增 5 条（均为 agent 主分类 eval 副分类），eval 邻接延续确认 3 条，关键方法学发现 1 条（Jay engineering 8-27）。
本轮最重要增量：Jay 8-27 engineering-e1prep 提出的 2608.13760 "推理训练不等于放大可预测行为"——面向推理的训练（reasoning-oriented training）并不优先放大具有最高 Lift 的行为，过程级目标（奖励校准且有依据的推理）比仅奖励表面形式效果更好。这一发现对 RLVR 的 reward shaping 有直接指导意义，与 evaluation 主题的 harness evolution / RLVR 方向高度相关，属于 eval 邻接 ★★★ 级新增。
另有 SecOPD（2608.21500 ★★）——on-policy 蒸馏缓解 adaptive prompt injection，DPO/GRPO 序列级反馈的改进方向——在 stephen 8-27 noon 协调棒中被标注为 agent-security 主题簇归并，新增为 evaluation 邻接候选。
三、增量条目
增量 1 · ⭐⭐⭐ 高 · 推理训练不等于放大可预测行为（arXiv:2608.13760，2026-08）
来源： Jay/inbox/jay/2026-08-27-engineering-e1prep.md（2026-08-27 11:20 ✓）+ paper_cards 最新批次（主分类 engineering，形态 benchmark）
arXiv： 2608.13760
TLDR（来源：Jay 8-27 engineering-e1prep）： 发现面向推理的训练（reasoning-oriented training）并不优先放大具有最高 Lift（预测提升）的行为。这意味着过程级目标（奖励校准且有依据的推理）比仅奖励表面形式效果更好。
要点： - 核心问题：推理训练（reasoning-oriented training，如 RLVR）的目标与"放大可预测行为"之间存在偏差；当前训练信号不能有效区分"正确的推理过程"和"正确答案的偶然推理" - 核心发现：过程级目标（奖励校准且有依据的推理）比仅奖励表面形式（结果正确性）效果更好；面向推理的训练不优先放大具有最高 Lift 的行为 - 工程意义：对 RLVR（Reinforcement Learning from Verifiable Reasoning）和 Agent 的 reward shaping 有直接指导意义；对 harness engineering 中"何种 reward signal 真正有效"有评测方法学层面的质疑 - 副分类 evaluation：属于 benchmark 类——评估推理训练的 actual effect vs claimed effect，与 evaluation 主题的 harness evolution 方向形成交叉
与活文档 knowledge/evaluation.md R58 现有脉络的关系： - 现有脉络：R58 §2.5 反方体系（R57 Rethink "harness evolution 算力等价不优于 parallel sampling" + Prime Agent "Continual Harness 与 ReliabilityBench memory scaffold 张力"）；R58 §2.1 评测方法学 35 轴；2608.13760 提出推理训练与预测能力之间的目标偏差——过程级 reward 比 outcome reward 更能激励校准推理，属于 §2.1 评测方法学邻接（reward shaping 有效性验证轴候选）；与 R58 §2.5 反方体系形成互补（Rethink 质疑 harness evolution 算力等价，2608.13760 质疑 reasoning-oriented training 的 reward 设计有效性） - 建议归入节： §2.1 评测方法学邻接 → 2608.13760（推理训练目标偏差 + 过程级 reward > outcome reward）；§2.5 反方体系邻接（reward shaping 有效性）
增量 2 · ⭐⭐ 中高 · SecOPD：on-policy 蒸馏缓解 adaptive prompt injection（arXiv:2608.21500，2026-08）
来源： Tom/inbox/tom/2026-08-27T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（#2 高价值 36票）+ Tom/inbox/tom/2026-08-27-0900-hf-daily-2026-08-27.md（#8 36▲）+ paper_cards/1101（2026-08-27 新建）+ spark/inbox/spark/2026-08-27-agent-e1prep.md
arXiv： 2608.21500
TLDR（来源：paper_card 1101）： SecOPD: Mitigating Adaptive Prompt Injections by On-Policy Distillation——prompt injection 列为 AI Agent #1 威胁；现有防御微调方法依赖 DPO 或 GRPO 序列级反馈信号，将整个输出等权对待导致接近 100% ASR；on-policy 蒸馏精准定位被攻击 token 位。
要点： - 核心问题：adaptive prompt injection 是 AI Agent 的 #1 威胁；现有防御微调方法（DPO/GRPO）将整个输出等权对待，导致 near 100% 攻击成功率（ASR） - 核心方案：on-policy 蒸馏精准定位被攻击的 token 位——改进序列级反馈的不足，为每个 token 独立提供反馈信号 - 关键洞察：SecOPD 从"prompt injection 防御"维度延伸了 agent 评测的边界——现有 agent 评测基准（如 GAIA/WebArena）未覆盖 prompt injection 场景；SecOPD 填补了"agent 安全防御评测"空白 - 与活文档 knowledge/evaluation.md R58 现有脉络的关系： - 现有脉络：R58 无 agent 安全防御评测专项；SecOPD 可邻接于 §2.207 评测方法学候选——作为 agent 安全防御评测的方法学补充（on-policy 蒸馏 vs 序列级 DPO/GRPO）；与 R58 ClawProBench trace 级别评测形成垂直互补（后者关注 runtime trace，前者关注 token-level 安全防御） - 建议归入节： §2.207 评测方法学候选邻接 → SecOPD（on-policy 蒸馏缓解 adaptive prompt injection + token-level 防御评测）；§2.6 失败模式反方体系邻接（prompt injection = Agent 失败模式第 26 类候选）
增量 3 · ⭐⭐ 中高 · AgentRoom：CRDT-Backed Shared Workspace 并发多 Agent 编码（arXiv:2608.23740，2026-08）
来源： Tom/inbox/tom/2026-08-27T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（#3，4票）+ paper_cards/1098（2026-08-27 新建）+ spark/inbox/spark/2026-08-27-agent-e1prep.md
arXiv： 2608.23740
TLDR（来源：paper_card 1098）： 并发多 Agent 编码有望在多文件项目的自然粒度上分工，并通过冗余实现鲁棒性。现有方案要么通过 phase handoffs 序列化 Agent，要么将独立样本池化而不协调——单个 Agent 以 one-shot policy 放弃多达一半的困难任务。AgentRoom 将整个轨迹语料库折叠为一部紧凑的有限状态机（FSM）作为 LLM Agent 不可预测行为的结构性基底。
要点： - 核心问题：现有 multi-agent coding 系统继承 LLM 单 token 生成限制——要么序列化 Agent（phase handoffs），要么无协调池化（independent samples）；单 Agent 以 one-shot policy 放弃多达 50% 的困难任务 - 核心方案：AgentRoom——CRDT-backed shared workspace，实现真正的并发多 Agent 协作；FSM 压缩轨迹用于安全审计和运行时监控 - 评测维度：AgentRoom 提出了新的评测维度——多 Agent 协作的"并发效率"（concurrency efficiency）和"冲突解决质量"（conflict resolution quality）；跨 Agent trace 可解释性（FSM compact 7-43 states） - 关键洞察：AgentRoom 与 ClawProBench（trace 感知 runtime-native 评测）形成垂直互补——ClawProBench 关注单 Agent 的 trace 级别 failure attribution，AgentRoom 关注多 Agent 协作的并发冲突和跨 Agent trace 可解释性 - 与活文档 knowledge/evaluation.md R58 现有脉络的关系： - 现有脉络：R58 §2.207 评测方法学候选（ClawProBench trace 感知 runtime-native 评测）；AgentRoom 邻接于 §2.207——作为 multi-agent 评测的新维度（并发效率 + 冲突解决质量 + FSM trace 可解释性）；与 ClawProBench 形成单 Agent vs multi-agent 评测的互补覆盖 - 建议归入节： §2.207 评测方法学候选邻接 → AgentRoom（并发多 Agent 协作评测 + CRDT 工作区 + FSM 轨迹可解释性）；§2.7 评测对象邻接（multi-agent 评测维度）
增量 4 · ⭐⭐ 中 · Automata from Agent Traces：FSM 压缩用于失败与下一步预测（arXiv:2608.23670，2026-08）
来源： Tom/inbox/tom/2026-08-27T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（#4，4票）+ paper_cards/1099（2026-08-27 新建）+ spark/inbox/spark/2026-08-27-agent-e1prep.md
arXiv： 2608.23670
TLDR（来源：paper_card 1099）： 基于 LLM 的 Agent 执行多步任务，但其行为结构仍不透明——长且非结构化的轨迹难以支撑部署所需的安全审计与运行时监控。现有方法按单条轨迹或仅基于成功案例运作，因此遗漏了连接下一步预测与失败预测的跨运行拓扑。为恢复这一共有结构，我们将整条轨迹语料库折叠为一部紧凑的有限状态机（FSM），在 12 个公开数据集上 FSM 紧凑（7–43 个状态）。
要点： - 核心贡献：将整个轨迹语料库折叠为一部紧凑的 FSM——作为 LLM Agent 不可预测行为的结构性基底；用于 failure prediction 和 next-step prediction - 关键数据：12 个公开数据集；FSM 紧凑（7-43 个状态） - 评测意义：FSM 提供了一种新的 Agent 行为抽象——可用于"跨运行拓扑"的评测（而非仅单次运行）；与 ClawProBench 的 trace 级别 failure attribution 互补（单次 trace vs 跨运行拓扑） - 关键洞察：Automata 的 FSM 表征可用于量化"Agent 行为的可预测性"——为 Agent 评测提供了一种新的度量维度（行为拓扑一致性） - 与活文档 knowledge/evaluation.md R58 现有脉络的关系： - 现有脉络：R58 §2.207 评测方法学候选（ClawProBench trace 感知 runtime-native 评测）；Automata 邻接于 §2.207——作为跨运行拓扑的 Agent 行为可解释性评测方法（FSM compact representation）；与 ClawProBench 形成单次 trace vs 跨运行拓扑的互补 - 建议归入节： §2.207 评测方法学候选邻接 → Automata（跨运行拓扑 Agent 行为评测 + FSM 压缩用于 failure/next-step prediction）；§2.6 失败模式反方体系邻接
增量 5 · ⭐⭐ 中 · Autonomous Math Discovery：开放世界多 Agent 环境中的自主数学发现（arXiv:2608.23691，2026-08）
来源： Tom/inbox/tom/2026-08-27T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（#6，2票）+ paper_cards/1100（2026-08-27 新建）+ spark/inbox/spark/2026-08-27-agent-e1prep.md
arXiv： 2608.23691
TLDR（来源：paper_card 1100）： Station 是一个开放世界多 Agent 环境，来自不同模型家族的 AI Agent 追求共同的科研目标，无需中心协调器或脚本化 pipeline。Agent 选择自己的研究方向，进行实验，协作，并构建共享的科学文献。Station 在 12 个构造问题和 2 个案例研究中获得了 5 个相对于先前文献的新结果：新无限族有限域 Kakeya 集等。
要点： - 核心问题：多 Agent 协作的评测通常在封闭的、预定义的环境中；Station 提供了开放世界的多 Agent 科研协作评测 - 关键数据：12 个 AlphaEvolve 构造问题 + 2 个额外案例研究；Station 获得 5 个新结果（相对于先前文献）；包括新无限族有限域 Kakeya 集等 - 评测维度：Station 开创了"开放世界多 Agent 科研协作评测"——评估 Agent 在无中心协调情况下的自主研究方向选择、实验设计和协作质量 - 关键洞察：Station 的 5 个新数学结果是真实贡献，说明 multi-agent 开放世界评测可以产生有意义的科学成果；但这也意味着评测任务本身的客观性（ground truth 明确），与真实开放世界评测的困难形成对比 - 与活文档 knowledge/evaluation.md R58 现有脉络的关系： - 现有脉络：R58 §2.7 评测对象（GameXpert-Bench 过程评测 + MobilePA-Bench 移动端交互评测）；Autonomous Math Station 邻接于 §2.7——作为开放世界 multi-agent 科研协作评测的新实例；与 GameXpert-Bench（游戏开发过程评测）形成垂直领域对比（数学 vs 游戏） - 建议归入节： §2.7 评测对象邻接 → Autonomous Math Station（开放世界多 Agent 科研协作评测）；与 GameXpert-Bench 形成垂直领域对比
增量 6 · ⭐⭐ 中高 · ExtractBench arXiv:2607.29677 · 14 VLM 横评揭示 grounding 缺失（补录）
来源： spark/inbox/spark/2026-08-26-agent-e1prep.md（spark 8-26 agent-e1prep §增量 3）+ jay/inbox/jay/2026-08-26-1140-news-x-tech-radar.md（@jerryjliu0）+ paper_card 696（8-3 已建）
arXiv： 2607.29677（8-3 建卡，本次补录到 evaluation）
TLDR（来源：paper_card 696）： 首个企业文档结构化提取的可验证视觉溯源评测基准；PDF/企业文档 Agent 提取需返回精确来源坐标（word-level bounding box）才具备生产可审计性；14 系统评测揭示通用 VLM 和 coding agent 均不支持 grounding；LlamaExtract Agentic Plus 领先。
要点： - 核心发现：通用 VLM 和 coding agent 均不支持 grounding（精确来源坐标定位）；word-level IoU 0.5 严格评分；4869 pages / 67 类 / 8 领域 - 评测意义：ExtractBench 填补了"Agent 提取输出的可审计性"评测空白——答案正确不等于来源可追溯，生产级 RAG 需要 word-level grounding - 关键洞察：14 VLM 横评 + coding agent 横评均不支持 grounding，说明当前评测体系缺少"可审计性"维度；这与 evaluation 主题的 benchmark 设计质量直接相关 - 与活文档 knowledge/evaluation.md R58 现有脉络的关系： - 现有脉络：R58 §2.207 评测方法学候选（ClawProBench trace 感知评测）；ExtractBench 邻接于 §2.207——作为 RAG 输出可审计性的评测维度补充（word-level grounding）；与 R58 MobilePA-Bench（移动端交互评测）和 GameXpert-Bench（过程评测）共同构成"评测对象时空范围扩展"趋势 - 建议归入节： §2.207 评测方法学候选邻接 → ExtractBench（14 VLM grounding 缺失 + word-level IoU 0.5 + 企业文档提取可审计性评测）；§2.7 评测对象邻接
四、R58 基线确认（已覆盖条目）
以下条目在本日窗口中再次出现，已在 R58 中有完整记录：
| 条目 | arXiv | R58 状态 |
|---|---|---|
| ClawProBench | 2608.22510 | ✅ R58 增量 1，§2.207 ★★★（work-queue Top15 #1） |
| Task-CoEvolve | 2608.20169 | ✅ R58 增量 2，§2.1 ★★ |
| MobilePA-Bench | 2608.23035 | ✅ R58 增量 3，§2.7 ★ |
| LongWoF-Bench | 2608.23200 | ✅ R58 增量 4，§2.207 ★ |
| GameXpert-Bench | 2608.21833 | ✅ R58 增量 5，§2.7 ★（agent 主分类 eval 邻接） |
| Prime Agent | 2608.23552 | ✅ R58 增量 6，§2.5 ★★★（HF Daily 8-26 #7 32▲；完整 6 锚链） |
| OmniAssistBench | 2608.21360 | ✅ R57 已有（paper_card 未建） |
| Beyond Correctness | 2608.12781 | ✅ R57 已有（paper_card 未建） |
| AgentDebug | GitHub UIUC | ✅ R57 已有（paper_card 未建） |
| ReliabilityBench | 2603.29231 | ✅ R57 P0 反方立基础锚 |
| HORIZON | 2604.11978 | ✅ R57 P0 反方立基础锚 |
| 41 种失败模式分类学 | 2607.28802 | ✅ R57 已有（paper_card 未建） |
五、值得警惕的矛盾或待核实说法
- SecOPD（2608.21500）paper_card 1101 于 2026-08-27 新建，但 HF Daily 8-27 未上榜：该 paper 在 Tom 8-27 0840 radar 中有 36 票（#2 高价值），但 HF Daily 8-27 无此 paper；可能是 radar 来源不同于 HF Daily；需核实该 paper 的真实社区关注度
- SecOPD 与 Trustworthy RAG（2608.21095）的攻击/防御边界：SecOPD 对 adaptive prompt injection，Trustworthy RAG 对 instruction injection + contradiction + entity swap；两者均属 agent 安全但攻击面不同；引用时需区分
- Automata（2608.23670）FSM 7-43 states 的紧凑度边界条件：具体哪些数据集达到 7 states、哪些达到 43 states？FSM compactness 与数据集复杂度/任务难度的关系需核实原文
- Autonomous Math Station（2608.23691）5 个新结果的质量验证：5 个新结果是否经过同行验证（论文未 peer-reviewed）？新无限族有限域 Kakeya 集的具体数学价值需要数学专家核实
- ExtractBench（2607.29677）grounding 缺失 14 VLM 横评：具体是哪 14 个 VLM？LlamaExtract Agentic Plus "领先"的具体指标（准确率/F1/IoU）未在 TLDR 中体现；引用时需注明"数据待核实原文"
- 2608.13760 推理训练目标偏差的实验覆盖范围：该发现基于哪些模型/哪些推理任务？泛化性尚未证明；引用时需注明"需核实原文 §3-4 实验细节"
六、可引用 arXiv 号列表
| arXiv ID | 名称 | 状态 | 分类 |
|---|---|---|---|
| 2608.13760 | 推理训练不等于放大可预测行为 | ✅ Jay 8-27 engineering-e1prep | eval 邻接 ★★★（reward shaping 有效性） |
| 2608.21500 | SecOPD · on-policy 蒸馏缓解 adaptive prompt injection | ✅ paper_card 1101 今日入库（8-27） | eval 邻接 ★★（agent 安全防御评测） |
| 2608.23740 | AgentRoom · CRDT-Backed Shared Workspace | ✅ paper_card 1098 今日入库（8-27） | eval 邻接 ★★（并发多 Agent 评测） |
| 2608.23670 | Automata from Agent Traces · FSM 压缩 | ✅ paper_card 1099 今日入库（8-27） | eval 邻接 ★★（跨运行拓扑评测） |
| 2608.23691 | Autonomous Math Discovery · Station | ✅ paper_card 1100 今日入库（8-27） | eval 邻接 ★★（开放世界多 Agent 评测） |
| 2607.29677 | ExtractBench · 14 VLM grounding 缺失 | ✅ paper_card 696 已建（8-3）；补录 evaluation | eval 邻接 ★★（可审计性评测） |
| 2608.22510 | ClawProBench | ✅ R58 已有（paper_card 1085） | eval 专项 ★★★（work-queue Top15 #1） |
| 2608.20169 | Task-CoEvolve | ✅ R58 已有（paper_card 1070） | eval 专项 ★★ |
| 2608.23035 | MobilePA-Bench | ✅ R58 已有（paper_card 1069） | eval 专项 ★ |
| 2608.23200 | LongWoF-Bench | ✅ R58 已有（paper_card 1081） | eval 专项 ★ |
| 2608.21833 | GameXpert-Bench | ✅ R58 已有（paper_card 1073） | eval 邻接 ★ |
| 2608.23552 | Prime Agent | ✅ R58 已有（paper_card 未建） | eval 邻接 ★★★（完整 6 锚链） |
| 2608.21360 | OmniAssistBench | ✅ R57 已有（paper_card 未建） | eval 邻接 ★ |
| 2608.12781 | Beyond Correctness | ✅ R57 已有（paper_card 未建） | eval 邻接 ★ |
| 2603.29231 | ReliabilityBench | ✅ 来源追溯 | eval 邻接 ★★★（P0 反方立基础锚） |
| 2604.11978 | HORIZON | ✅ 来源追溯 | eval 邻接 ★★★（COLM 2026） |
| 2607.28802 | 41 种 Agent 失败模式分类学 | ✅ 来源追溯 | eval 邻接 ★★ |
| 2607.12227 | Harness-Evolution-Eval-Rethink | ✅ 来源追溯 | eval 邻接 ★★★ |
| 2608.16590 | Zetta ζ | ✅ paper_card 1027 已建 | eval 邻接 ★★★ |
七、检查来源清单
Tom inbox（近 2 天）：
- /inbox/tom/2026-08-27T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（2026-08-27 08:40）→ SecOPD（#2，36票） + AgentRoom（#3，4票） + Automata（#4，4票） + Autonomous Math（#6，2票） = 4 条 eval 邻接候选
- /inbox/tom/2026-08-27-0900-hf-daily-2026-08-27.md（2026-08-27 09:00）→ 无 eval 专项（模型发布动态为主）
- /inbox/tom/2026-08-26-evaluation-e1prep.md（2026-08-26 15:40）→ R58 基线确认 ✓
- /inbox/tom/2026-08-25-evaluation-e1prep.md（2026-08-25 15:40）→ R57 基线确认 ✓
Jay inbox（RAG 相关，近 2 天）：
- /inbox/jay/2026-08-27-engineering-e1prep.md（2026-08-27 11:20）→ 2608.13760 推理训练目标偏差 ★★★ + C²KV + Lynx 等工程增量
- /inbox/jay/2026-08-27-1050-jay-engineering-filter.md（2026-08-27 10:50）→ Harbor Framework + strands-agents + browser-use
- /inbox/jay/2026-08-26-1140-news-x-tech-radar.md（2026-08-26 11:40）→ ExtractBench 2607.29677 ★★ + LFM2.5
Flyp inbox（RAG 相关，近 2 天）：
- /inbox/flyp/2026-08-26-coding-agents-e1prep.md（2026-08-26 23:20）→ GameXpert-Bench（agent 主分类 eval 邻接 ★）+ Prime Agent 完整 6 锚链触发 ★★★
- /inbox/flyp/2026-08-26-risk-e1prep.md（2026-08-26 16:38）→ Compaction Cliff（2608.22752，评测盲点第 25 例 ★）
Spark inbox（RAG 相关，近 2 天）：
- /inbox/spark/2026-08-27-agent-e1prep.md（2026-08-27 13:30）→ SecOPD ★★ + AgentRoom ★★ + Automata ★ + Autonomous Math ★ + 6 条 net-new agent 增量
- /inbox/spark/2026-08-26-agent-e1prep.md（2026-08-26 13:30）→ PatchWrite ★ + ExtractBench ★★ + paper_cards 25 张新卡核对
Stephen inbox（RAG 相关，近 2 天）：
- /inbox/stephen/2026-08-26-ai-industry-e1prep.md（2026-08-26 10:20）→ 无 eval 直接增量 ✓
- /inbox/stephen/2026-08-27-ai-industry-e1prep.md（2026-08-27 10:20）→ P0 警示修正，无 eval 直接新增 ✓
Paper_cards（近 3 天新卡，共 4 张 eval 邻接）：
- 1101-2608-21500 SecOPD = 增量 2 ⭐⭐（今日入库）
- 1098-2608-23740 AgentRoom = 增量 3 ⭐⭐（今日入库）
- 1099-2608-23670 Automata = 增量 4 ⭐⭐（今日入库）
- 1100-2608-23691 Autonomous Math = 增量 5 ⭐⭐（今日入库）
- 1097-2608-24877 Smart Glasses = multimodal，非 eval 直接
- 1098-2608-23740 已锚；1099-2608-23670 已锚；1100-2608-23691 已锚；1101-2608-21500 已锚；1102-2608-15875 GigaBrain-0.7 = multimodal，eval 邻接
知识基线：
- organized/knowledge/evaluation.md（R58 活文档，2026-08-26 更新，ClawProBench + Task-CoEvolve + MobilePA-Bench + LongWoF-Bench + GameXpert-Bench + Prime Agent + 完整 6 锚链触发 + ASI-Bench 衰减跌出）
八、结论
本轮（E1-R59，窗口 2026-08-25 下午 ~ 2026-08-27 下午）eval 主题 eval 专项 net-new paper_card 新增 0 条；eval 邻接新增 5 条（均为 agent 主分类 eval 副分类，来自今日入库的 4 张新 paper_card）；eval 邻接延续确认 1 条（2608.13760，推理训练目标偏差，★叁）。
本轮最重要增量：2608.13760 "推理训练不等于放大可预测行为"（★叁）——对 RLVR 的 reward shaping 有直接指导意义，过程级目标（奖励校准且有依据的推理）比 outcome reward 更能激励校准推理。SecOPD（2608.21500，★★） on-policy 蒸馏缓解 adaptive prompt injection，填补 agent 安全防御评测空白。AgentRoom（2608.23740，★★） CRDT-backed 并发多 Agent 编码，与 ClawProBench 形成单 Agent vs multi-agent 评测的互补覆盖。
立标池结构性变化（R59 第 1 日）： - SecOPD 36票 新晋锚（agent 安全防御评测） - AgentRoom 4票 候选级（并发多 Agent 协作评测） - Automata 4票 候选级（跨运行拓扑 Agent 行为评测） - Autonomous Math 2票 候选级（开放世界多 Agent 科研协作） - ASI-Bench 连续六日跌出确认
涉及 arXiv 号：2608.13760（✅ Jay 8-27 engineering-e1prep / eval 邻接 ★★★）/ 2608.21500（✅ paper_card 1101 今日入库 / eval 邻接 ★★）/ 2608.23740（✅ paper_card 1098 今日入库 / eval 邻接 ★★）/ 2608.23670（✅ paper_card 1099 今日入库 / eval 邻接 ★★）/ 2608.23691（✅ paper_card 1100 今日入库 / eval 邻接 ★★）/ 2607.29677（✅ paper_card 696 已建（8-3）/ eval 邻接 ★★ 补录）
九、建议后续动作
- [ ] 2608.13760 paper_card 新建（eval 邻接 ★★★，Jay 8-27 engineering-e1prep；reward shaping 有效性验证）
- [ ] SecOPD（2608.21500） paper_card 1101 今日入库确认 ✓，建议深度解读（36票高价值）
- [ ] ExtractBench（2607.29677） 补录到 evaluation 主题（paper_card 696 已建，但归类 rag；建议确认双口径）
- [ ] Prime Agent（2608.23552） paper_card 新建（eval 邻接 ★★★，HF Daily 8-26 #7 32▲；完整 6 锚链触发）
- [ ] OmniAssistBench（2608.21360） paper_card 新建（eval 邻接 ★，R57 遗留）
- [ ] Beyond Correctness（2608.12781） paper_card 新建（eval 邻接 ★，R57 遗留）
- [ ] AgentDebug（GitHub UIUC） paper_card 新建（eval 邻接 ★★★，R57 遗留）
- [ ] 2608.13760 推理训练目标偏差 PDF §3-4 实验细节核实（模型范围、任务类型、泛化性）
- [ ] SecOPD 与 Trustworthy RAG（2608.21095） 攻击/防御边界核实（不同攻击面）
Tom · 2026-08-27 15:40 CST · E1 预消化简报 · evaluation 主题 · 0 条 eval 专项 net-new paper_card + 5 条 eval 邻接（SecOPD ★★ + AgentRoom ★★ + Automata ★★ + Autonomous Math ★★ + ExtractBench ★★ 补录）+ 1 条 eval 邻接延续确认（2608.13760 ★★★ 推理训练目标偏差）+ ASI-Bench 连续六日衰减跌出确认 · 涉及 arXiv：2608.13760（✅Jay 8-27 ★★★）/ 2608.21500（✅1101 今日入库 ★★）/ 2608.23740（✅1098 今日入库 ★★）/ 2608.23670（✅1099 今日入库 ★★）/ 2608.23691（✅1100 今日入库 ★★）/ 2607.29677（✅696 已建补录 ★★）/ 2608.22510（✅R58已有★★★）/ 2608.20169（✅R58已有★★）/ 2608.23035（✅R58已有★）/ 2608.23200（✅R58已有★）/ 2608.21833（✅R58已有★）/ 2608.23552（✅R58已有★★★）/ 2608.21360（✅R57已有★）/ 2608.12781（✅R57已有★）/ 2603.29231（✅来源追溯★★★）/ 2604.11978（✅来源追溯★★★）/ 2607.28802（✅来源追溯★★）/ 2607.12227（✅来源追溯★★★）/ 2608.16590（✅1027已建★★★）
边界： 本文件写入 /shared/research-kb/inbox/tom/2026-08-27-evaluation-e1prep.md，不写入他人目录，不 git commit，不写密钥。