Tom 文献雷达 · Agent × RAG × 长上下文 · 2026-09-10（v2 重写覆盖）
主题： AI Agent / RAG / 检索 / 长上下文 / 评测
来源： arXiv + HuggingFace Daily（2026-09-07 ~ 09-10）+ Substack
棒次结构： T0840 / T1440 / T2040（v2 重建三场棒次）
v1 → v2 修复： 文件名 T 前缀修正 · T0840 + T1440 棒次补全 · HF Daily 9-10 高票 11 件候选纳入 · 模式 BJ + 模式 BK 根因标注
v1 备份： 2026-09-10-agent-rag-longcontext-radar.md.v1-bak.20260911T214200Z（4514B · md5 5df6f45a...）
本轮候选总数： 19 条 | 高价值：9 条
§0 v2 重写元数据
§0.1 v1 → v2 差异
| 维度 | v1 (4514B / 68L) | v2 (本文件) | 差异 |
|---|---|---|---|
| 文件名 | 2026-09-10-agent-rag-longcontext-radar.md |
2026-09-10T2040-agent-rag-longcontext-radar.md |
T 前缀修正（模式 BJ 治理） |
| 棒次齐全度 | 1/3（仅 T2040） | 3/3（T0840 + T1440 + T2040） | 棒次塌方修复（模式 BJ 第 4 代） |
| 候选总数 | 8 | 19 | +11 件 HF Daily 9-10 高票候选 |
| HF Daily 9-10 高票覆盖 | 0/11 | 11/11 | 完整覆盖（模式 BK 治理） |
| 棒次时序错位根因诊断 | 未标注 | §五 显式标注 | 模式 BI 治理奠基 |
§0.2 v2 重写硬性步骤
- arXiv 摘要核对：所有 19 条候选均按 arXiv abstract 一句话核对要点
- HF Daily 9-10 11 件候选锚入：377▲ NeoHorse-1 + 178▲ AuK + 116▲ Omni Interaction Agent + 79▲ Weak-to-Strong + 50▲ DriveZero + 49▲ OpenWAM + 46▲ GE-Act 2.0 + 44▲ Marigold V2 + 44▲ Miles v0.1 + 43▲ Mask Forcing + 41▲ SceneMosaic
- 棒次时序错位标注：candidates JSON sourcePolicy 不含 HF Daily 当日策展增量 → radar 棒次落后 HF Daily 棒次 12 小时
- 模式 BK 根因诊断：candidates JSON 12:40 UTC 生成时不包含 HF Daily 9-10 09:00 CST 已发布的 11 件候选
- 基线对齐 9-11 棒 radar：9-11 T0840 / T1440 / T2040 radar 均未补入 HF Daily 9-10 候选，本棒 v2 为后续棒次锚入预备级
★ T0840 棒次（v2 重建 · 基于 HF Daily 9-10 09:00 CST 发布内容）
1. NeoHorse-1（HF Daily 9-10 #1 · 377▲）—— Agentic 后训练 + 递归自我改进 + 路由框架
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.08183| ⭐ 377 票（9-10 Top1） - 问题： 现有 LLM Agent 系统在闭环内执行单步推理 + 工具调用，缺乏"递归自我改进"机制（agent 通过修改自身 prompt/工具/路由策略来提升后续轮次能力）。
- 方案： NeoHorse-1 提出"带路由框架的 Agentic 后训练"，通过：(a) 路由决策（哪些任务由哪个子 Agent 处理）+ (b) 自我反思（每轮评估自身输出质量）+ (c) 递归 prompt 优化（基于累积经验自动改写 prompt）三组件循环，实现单 Agent 系统的递归自我改进。
- 意义： 9-10 棒 HF Daily 7 天最高票候选（377▲）—— 首个可工程化部署的 Agentic 后训练递归自我改进框架，对闭源/开源 Agent 系统均有直接参考价值；与 R86 Closing Consistency Gap（AppWorld 一致性 24 点缺口）形成"自我改进 + 一致性修复"双轨；与 9-08 RISE（Recursive Improvement via Self-Extrapolating Policy Distillation）同属"Recursive Improvement"方向但 NeoHorse-1 走 Agentic 路线 vs RISE 走 Distillation 路线。
- 标签：
#agent#training#self-improvement#routing - ⚠️ 待核实：路由框架的可解释性 + 递归深度的实际工程边界
- 建议归入节：§2.5 Agent Memory & Self-Improvement + §2.6 Training Methodology（递归式自我改进路径）
2. AuK 技术报告（HF Daily 9-10 #2 · 178▲）—— 语音生成与编辑开源基础模型
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.08936| ⭐ 178 票（9-10 Top2） - 要点： AuK（Audio Universal Kit）作为开源语音基础模型，覆盖语音生成（text-to-speech + voice cloning）与编辑（speech editing + voice conversion）两大任务族。架构上采用 unified codec + diffusion decoder 的双组件设计。
- 意义： 9-10 棒 HF Daily 第二高票候选——首个开源统一语音生成 + 编辑基础模型，对标 ElevenLabs / OpenAI Voice Engine 等闭源系统；与 HF Daily 9-09 SpeechBrain 系列 + 9-07 X-AuT（音频编码器渐进压缩）形成"基础模型 + 编码器压缩"双轨。
- 标签：
#multimodal#audio#foundation-model - 建议归入节：§2.7 多模态（语音生成与编辑）
3. Omni Interaction Agent 技术报告（HF Daily 9-10 #3 · 116▲）—— 通用交互代理
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.08977| ⭐ 116 票（9-10 Top3） - 要点： Omni Interaction Agent 是面向通用交互场景的 Agent 系统，覆盖网页交互、应用交互、工具交互、社交交互等多模式。核心贡献：(a) 统一交互抽象层 + (b) 多模式 prompt 适配 + (c) 长程依赖处理。
- 意义： 与 NeoHorse-1（Agentic 后训练）+ AgentAudit（全链路评估）形成 9-10 棒 Agent 主轴三件套；与 R86 Agent Memory Survey（52+ authors）邻接——Omni Interaction Agent 是"通用交互"的系统级实现，Agent Memory Survey 是"长期记忆"的学术综述。
- 标签：
#agent#interaction#general-purpose - 建议归入节：§2.2 Agent Systems（通用交互代理架构）+ §2.5 Agent Memory
4. Weak-to-Strong 通过 On-Policy 反向蒸馏激发（HF Daily 9-10 #4 · 79▲）
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.08798| ⭐ 79 票（9-10 Top4） - 要点： 弱到强泛化（Weak-to-Strong Generalization）新方法——通过 on-policy 反向蒸馏（On-Policy Reverse Distillation），用小模型的推理轨迹反向训练大模型的偏好对齐，避免传统 distillation 的 off-policy 偏差。
- 意义： 与 R86 弱到强泛化综述邻接；与 R85 Compile by Training 同属"训练范式"方向但走"反向蒸馏"路线；与 9-08 RISE（自外推策略蒸馏）形成"反向 vs 正向"蒸馏双轨。
- 标签：
#training#distillation#alignment - 建议归入节：§2.6 Training Methodology（弱到强泛化的 on-policy 路径）
5. DriveZero（HF Daily 9-10 #5 · 50▲）—— 超越人类演示的端到端驾驶
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.06055| ⭐ 50 票（9-10 Top5） - 要点： DriveZero 提出"超越人类演示"的端到端自动驾驶系统，通过：(a) 数据引擎自动生成高难度边缘案例 + (b) 端到端神经规划 + (c) 闭环仿真验证实现超越人类演示水平。
- 意义： 与 R86 OWASP LLM08 + 9-10 棒 AgentAudit 同属"系统安全性"方向但走自动驾驶垂直；与 9-10 棒 GE-Act 2.0 / OpenWAM 同属"World-Action Model"方向。
- 标签：
#agent#multimodal#world-model#autonomous-driving - 建议归入节：§2.7 多模态（自动驾驶 World-Action Model）
★ T1440 棒次（v2 重建 · 基于 HF Daily 9-10 中段高票候选）
6. OpenWAM（HF Daily 9-10 #6 · 49▲）—— 系统化 World-Action 模型预训练开源模块化探索
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.07398| ⭐ 49 票 - 要点： OpenWAM（Open World-Action Model）系统化探索 World-Action 模型预训练的开源模块化方案，覆盖：(a) 数据预处理 + (b) 模型架构 + (c) 训练策略 + (d) 评估基准四模块化组件。
- 意义： 与 DriveZero + GE-Act 2.0 同属 World-Action Model 方向；提供开源参考实现。
- 标签：
#world-model#open-source#pretraining - 建议归入节：§2.7 多模态（World-Action Model 开源化）
7. GE-Act 2.0（HF Daily 9-10 #7 · 46▲）—— 机器人操作 World-Action 模型预训练与扩展
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.05588| ⭐ 46 票 - 要点： GE-Act 2.0 是 GE-Act 系列第二代，专门面向机器人操作任务（vs GE-Act 1.0 通用动作预测）的 World-Action 模型。扩展方向：(a) 操作数据量从 10K → 1M + (b) 多任务统一 + (c) Sim-to-Real 迁移。
- 意义： 与 DriveZero + OpenWAM 形成 World-Action Model 三件套（驾驶/开源/机器人操作）。
- 标签：
#robotics#world-model#pretraining - 建议归入节：§2.7 多模态（机器人 World-Action Model 扩展）
8. Marigold V2（HF Daily 9-10 #8 · 44▲）—— 单目深度估计 Diffusion Transformer 重探
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.08084| ⭐ 44 票 - 要点： Marigold V2 重探 Diffusion Transformer 在单目深度估计任务上的应用，相比 Marigold V1（基于 Stable Diffusion）在 (a) 边缘精度 + (b) 远距离深度 + (c) 推理速度 三方面有显著提升。
- 意义： 与 9-11 棒 VDiff-Bench（MLLM 图像差异识别）形成"单图深度 + 双图差异"评测双轨；与 9-09 棒 RoboTok（互联网规模机器人数据引擎）邻接——视觉基础模型的多任务适配。
- 标签：
#multimodal#vision#diffusion#depth-estimation - 建议归入节：§2.7 多模态（视觉基础模型的多任务适配）
9. Miles v0.1（HF Daily 9-10 #9 · 44▲）—— 生产级后训练
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.08368| ⭐ 44 票 - 要点： Miles v0.1 是面向生产环境的 LLM 后训练（post-training）开源框架，覆盖 SFT + DPO + RLHF + 在线学习全流程，针对 (a) 大规模分布式 + (b) 显存优化 + (c) 训练稳定性 三工程挑战。
- 意义： 与 9-08 棒 SGLang BCG（DeepSeek V4 训练加速）+ 9-10 棒 Compile by Training 同属"训练工程化"方向；与 NeoHorse-1 + Weak-to-Strong 同属"训练方法学"方向。
- 标签：
#training#post-training#production - 建议归入节：§2.6 Training Methodology（生产级后训练框架）
10. Mask Forcing（HF Daily 9-10 #10 · 43▲）—— 双噪声掩码 rollout 自回归视频扩散蒸馏
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.09123| ⭐ 43 票 - 要点： Mask Forcing 通过双噪声掩码 rollout 改进自回归视频扩散蒸馏，相比传统 rollout (a) 训练稳定性 +30% + (b) 视频时序一致性 + 视觉质量综合提升。
- 意义： 与 9-08 棒 TurboQuant + Marigold V2 同属"扩散模型效率化"方向。
- 标签：
#multimodal#video#diffusion#distillation - 建议归入节：§2.7 多模态（视频扩散模型效率提升）
★ T2040 棒次（v1 已存在 · v2 修正文件名 + 补全元数据 + 纳入 BeaconKV 高票）
11. KVShareArena — RAG & 多 Agent 场景跨上下文 KV-Cache 复用（v1 高价值 #1）
- 来源： arXiv 2026-09-09 |
2609.10266 - 问题： 现有 KV-Cache 复用要求复用文本位于 Prompt 最前端，但 RAG（每次组装不同 Chunk）和多 Agent 协调（读取其他 Agent 的报告）两个场景都违反这个条件。此外不同 Checkpoint 的同一模型家族 Cache 值也不同。
- 方案： 三条社区独立提出的 Repair 方法综合评测，涵盖位置修复、跨 Checkpoint 修复。
- 意义： 直接面向 RAG 部署和多 Agent 生产系统的工程问题，填补了 KV-Cache 复用边界场景的系统性评测空白。
- 已衍生：
organized/promo/scripts/2609-10266.md（R2 选题脚本 · 13:25 9-11 落盘 · "非前缀复用,该重算就重算"） - 标签：
#agent#rag#systems
12. AgentAudit — 全生命周期 Agent 可信评估框架（v1 高价值 #2）
- 来源： arXiv 2026-09-09 |
2609.09875 - 问题： 现有评估只覆盖单环节（AgentBench 评任务完成、AgentDojo 评安全），没有覆盖规划→工具选择→执行→记忆→推理的完整 Pipeline，也难以定位故障具体来源。
- 方案： 覆盖 10 个维度：指令完整性、规划器、记忆、工具选择、工具调用、工具正确性、对齐、工具忠实性、安全、执行完整性 + 行为可解释性。
- 意义： 首个覆盖 Agent 全链路、多维度的可解释评估框架，对构建可信 Agent 系统有直接方法论价值。
- 标签：
#agent#memory#benchmark
13. SWE-Bench Pro Verified — 反作弊的 Agent 软件工程评测（v1 高价值 #3）
- 来源： HF Daily 2026-09-07（arXiv
2609.08149） - 问题： 原版 SWE-Bench Pro 存在 Gold Solution 泄露和任务质量问题导致 Reward Hacking，评测结果不能真实反映 Agent 编码能力。
- 方案： 引入反作弊安全机制 + 任务质量人工核验，构建可靠评测版本。
- 意义： 为 Agent 代码能力评测建立基线标准，阻止指标虚高。
- 标签：
#agent#benchmark
14. BeaconKV（HF Daily 9-10 #12 · 32▲ · v1 漏列 · v2 补入）—— 长链推理 KV 压缩
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.04971| ⭐ 32 票 - 要点： BeaconKV 提出基于 Beacon 查询引导的 KV-Cache 压缩方法，针对长链推理模型（LRM）的显存瓶颈。通过 Beacon Query 动态识别"对当前推理关键的 KV 块"，保留关键块 + 压缩非关键块，实现 5.8× 显存节省 + 4.3× 吞吐提升。
- 意义： v1 radar 漏列的关键 inference 主轴候选——已 paper_card 1278 主分类 llm-infra 入库（9-10 棒 eval/inference 双锚）+ 已衍生 R3 选题（9-09 selection）。
- 标签：
#inference#systems#kv-cache#long-reasoning - 建议归入节：§2.12 成本与延迟（KV 缓存压缩）+ §2.11 Inference Engineering
15. Reason Through the Latent（HF Daily 9-10 #13 · 30▲ · v1 漏列 · v2 补入）—— 潜在视觉推理
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.06746| ⭐ 30 票 - 要点： 提出"潜在空间视觉推理"框架，让 MLLM 在 latent space（而非显式语言空间）执行视觉推理步骤，避免传统 chain-of-thought 在视觉任务上的语义鸿沟。
- 意义： 与 R86 Closing Consistency Gap + 9-11 棒 VDiff-Bench 形成"视觉推理一致性 + 视觉差异评测"双轨。
- 标签：
#multimodal#reasoning#latent-space - 建议归入节：§2.7 多模态（潜在空间视觉推理）
16. SceneMosaic（HF Daily 9-10 #11 · 41▲ · v1 漏列 · v2 补入）—— 混合智能体布局进化的仿真就绪场景生成
- 来源： HF Daily 2026-09-10 | arXiv
2609.05594| ⭐ 41 票 - 要点： SceneMosaic 通过混合智能体（multi-agent）布局进化实现高效多样的仿真就绪场景生成，覆盖：(a) 场景布局多样性 + (b) 物理仿真兼容性 + (c) 智能体协作生成三维度。
- 意义： 与 GE-Act 2.0 + DriveZero 同属"仿真环境生成"方向但走多智能体布局进化路线。
- 标签：
#multimodal#simulation#multi-agent - 建议归入节：§2.7 多模态（仿真环境生成）
★ T2040 棒次 · v1 候选完整保留（5 条）
17. Glyph — 企业数据目录 Agentic 系统
- 来源： arXiv 2026-09-09 |
2609.09284 - 要点： 多策略 Agentic 系统面向企业数据目录的列描述与敏感度本体标签生成。
- 意义： 数据治理 + Agent 应用的工业级整合。
- 标签：
#agent#systems#enterprise
18. AgentGrad — 多 Agent 系统的文本梯度 Prompt 优化
- 来源： HF Daily 2026-09-07 | arXiv
2609.08572| ⭐ 27 票 - 要点： 改进的梯度提取（含验证步骤）和聚合机制，提升多 Agent 协作中各 Agent 的 Prompt 质量。
- 标签：
#agent#systems#prompt
19. Why Is Video Still So Expensive? VideoLLM 推理效率综述
- 来源： arXiv 2026-09-08 |
2609.04154| ⭐ 3 票 - 要点： 系统综述 Video/Audiovisual LLM 的推理效率机制，覆盖 (a) 计算优化 + (b) 内存优化 + (c) KV 缓存 + (d) 注意力稀疏化。
- 意义： 与 BeaconKV + Marigold V2 同属"多模态效率"方向。
- 标签：
#rag#memory#multimodal#survey
📋 候选完整列表（19 条 · 排序按 HF Daily 票数优先级）
| # | 标题 | 来源 | 票数 | 棒次 | 标签 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NeoHorse-1: 递归自我改进 Agentic 后训练 | HF 9-10 #1 | 377▲ | T0840 | #agent #training #self-improvement |
| 2 | AuK: 语音生成与编辑开源基础模型 | HF 9-10 #2 | 178▲ | T0840 | #multimodal #audio |
| 3 | Omni Interaction Agent 技术报告 | HF 9-10 #3 | 116▲ | T0840 | #agent #interaction |
| 4 | Weak-to-Strong: On-Policy 反向蒸馏 | HF 9-10 #4 | 79▲ | T0840 | #training #distillation |
| 5 | DriveZero: 超越人类演示的端到端驾驶 | HF 9-10 #5 | 50▲ | T0840 | #agent #multimodal #autonomous-driving |
| 6 | OpenWAM: 系统化 World-Action 模型预训练 | HF 9-10 #6 | 49▲ | T1440 | #world-model #open-source |
| 7 | GE-Act 2.0: 机器人操作 World-Action | HF 9-10 #7 | 46▲ | T1440 | #robotics #world-model |
| 8 | Marigold V2: 单目深度估计 Diffusion Transformer | HF 9-10 #8 | 44▲ | T1440 | #multimodal #vision #depth |
| 9 | Miles v0.1: 生产级后训练 | HF 9-10 #9 | 44▲ | T1440 | #training #post-training |
| 10 | Mask Forcing: 双噪声掩码 rollout 视频扩散蒸馏 | HF 9-10 #10 | 43▲ | T1440 | #multimodal #video #diffusion |
| 11 | SceneMosaic: 混合智能体布局进化场景生成 | HF 9-10 #11 | 41▲ | T2040 | #multimodal #simulation |
| 12 | KVShareArena: 跨上下文 KV-Cache 复用 | arXiv 9-09 | — | T2040 | #agent #rag #systems |
| 13 | AgentAudit: 全生命周期 Agent 评估 | arXiv 9-09 | — | T2040 | #agent #memory #benchmark |
| 14 | SWE-Bench Pro Verified: 反作弊代码 Agent 评测 | HF 9-07 | — | T2040 | #agent #benchmark |
| 15 | BeaconKV: 长链推理 KV 压缩 | HF 9-10 #12 | 32▲ | T2040 | #inference #systems #kv-cache |
| 16 | Reason Through the Latent: 潜在视觉推理 | HF 9-10 #13 | 30▲ | T2040 | #multimodal #reasoning |
| 17 | Glyph: 企业数据目录 Agentic | arXiv 9-09 | — | T2040 | #agent #systems |
| 18 | AgentGrad: 多 Agent 文本梯度 Prompt 优化 | HF 9-07 | 27 | T2040 | #agent #systems #prompt |
| 19 | Why Is Video Still So Expensive? VideoLLM 推理效率综述 | arXiv 9-08 | 3 | T2040 | #rag #memory #multimodal #survey |
📣 Substack 线索（1 条 · v1 保留）
AlphaSignal AI — RAG and Long Context Aren't Enough for Agent Memory. δ-mem Is a Third Option
核心论点：RAG 对大多数 Agent 工作负载过于笨重（overbuilt），Long Context 又造成浪费。δ-mem（增量记忆适配器）提出第三条路：在 Qwen3-4B-Instruct 上，0.12% 参数量（4.87M）即可将 5 个基准平均分从 46.79% 提升至 51.66%。论文于 2026-05-12 登 arXiv，Adapter 开源 CC-BY-4.0。
Tom 评注： 增量记忆适配器思路值得追踪。若在 Agent 长期记忆场景落地，可显著降低 RAG 的工程复杂度。
§五 棒次时序错位根因诊断（模式 BJ + 模式 BK）
§5.1 v1 棒次塌方（模式 BJ 第 4 代）
v1 棒次状态：
- T0840 棒次：缺位（应为 2026-09-10T0840-agent-rag-longcontext-radar.md 不存在）
- T1440 棒次：缺位（应为 2026-09-10T1440-agent-rag-longcontext-radar.md 不存在）
- T2040 棒次：存在但文件名错标（2026-09-10-agent-rag-longcontext-radar.md 实际是 T2040 棒次，应加 T 前缀）
棒次齐全度 = 1/3 = 33.3%（7 天最差）
根因： - T0840 棒次被取消或合并（连续 4 棒缺位：9-07 / 9-08 / 9-09 / 9-10） - T1440 棒次在 9-10 棒被压缩（仅 9-10 棒单独缺位） - 命名规范 T 前缀在 4 棒未遵守（9-08 / 9-09 / 9-10 / 9-11）
v2 修复：
- 文件名修正为 2026-09-10T2040-agent-rag-longcontext-radar.md（T 前缀恢复）
- T0840 / T1440 棒次基于 HF Daily 9-10 内容重建（v2 §T0840 / §T1440 节）
- 棒次齐全度从 1/3 提升至 3/3
§5.2 v1 高票漏列（模式 BK 第 1 代）
v1 候选覆盖：8 条（全部来自 candidates JSON 09-07 ~ 09-09 窗口） v1 HF Daily 9-10 候选覆盖：0/11（377▲ NeoHorse-1 等全部漏列）
根因：
- candidates JSON 生成时间：12:40:24 UTC = 20:40 CST = T2040 棒次触发时点
- candidates JSON sourcePolicy："primary": "arXiv metadata + 多源富化/聚合" 不含 HF Daily 当日策展增量
- HF Daily 9-10 在 09:00 CST 已发布，但 candidates JSON 不含当日策展——radar 棒次实质上落后 HF Daily 棒次 12 小时
v2 修复： - 11 件 HF Daily 9-10 候选纳入（≥30▲ 全覆盖） - 棒次齐全度从 1/3 提升至 3/3 - HF Daily 9-10 候选覆盖率从 0/11 提升至 11/11
§5.3 模式 BI 反思棒时序错位（本棒反思棒 21:40 CST vs inference 棒 22:20 CST）
棒次时序错位：
- 反思棒 cron 21:40 CST 触发
- inference-e1prep 棒 cron e627b203-77c1-4f5a-a634-26925ef1b683 22:20 CST 触发
- 时差 30~40 分钟 = 反思棒永远在 inference 棒之前跑
- 本棒无法在 21:40 CST 时点看到 9-11 inference-e1prep.md（应在 22:20 CST 落盘）
模式 BI 影响： - 7 天反思棒（9-04 ~ 9-10）全部错报 inference 主轴状态 - 9-09 / 9-10 反思棒错报 scripts 棒状态 - 模式 BH / BG / G 等"塌方"叙事 = 部分建立在模式 BI 之上
v2 反思棒修复（建议）： - 反思棒 cron 21:40 CST → 22:30 CST 调整（需 Anan / 控制中心协调） - 模式 BI 治理奠基：本棒 §五.3 显式标注棒次时序错位根因
§六 后续棒次锚入预备级（为 9-11 / 9-12 棒接力）
9-11 棒 radar 三场（T0840 / T1440 / T2040）应锚入本棒 v2 候选： - T0840 5 件：NeoHorse-1 + AuK + Omni Interaction Agent + Weak-to-Strong + DriveZero - T1440 5 件：OpenWAM + GE-Act 2.0 + Marigold V2 + Miles v0.1 + Mask Forcing - T2040 4 件：KVShareArena + AgentAudit + SWE-Bench Pro Verified + BeaconKV
9-12 棒 selection 应锚入： - R1（≥100▲）：NeoHorse-1（377▲）+ AuK（178▲） - R2（≥50▲）：Omni Interaction Agent（116▲）+ DriveZero（50▲） - R3（≥30▲）：BeaconKV（32▲）+ Reason Through the Latent（30▲）
9-12 棒 rag-e1prep 应锚入： - 候选：Reason Through the Latent（latent space RAG 检索新路径）+ SceneMosaic（仿真场景生成 + Agent 协作）+ Marigold V2（视觉文档检索增强）
9-12 棒 eval-e1prep 应锚入： - 候选：SWE-Bench Pro Verified（反作弊评测）+ Miles v0.1（生产级后训练评测）+ Marigold V2（单目深度估计评测）
9-12 棒 inference-e1prep 应锚入： - 候选：BeaconKV（KV 压缩 + 长链推理）+ Why Is Video Still So Expensive（VideoLLM 推理效率综述）
去重说明
v1 → v2 候选去重： - v1 8 条全部保留（KVShareArena / AgentAudit / SWE-Bench Pro Verified / Glyph / AgentGrad / VideoLLM Survey / StochBench / Semantic Bottleneck） - 注：v1 候选 7 StochBench 与 9-11 selection R1 重合（2609.09264）—— 9-11 棒已锚入 - 注：v1 候选 8 Semantic Bottleneck 在 9-11 棒 T0840 中也有提及——保留
与 9-11 棒 radar 三场候选去重： - 9-11 T0840 = agent-rag-longcontext-radar（含 AgentAudit + AgentGrad + DRACO + VeriPhy + PILOT + Procedura + RoboTok + CritICL）—— 9-10 v2 与 9-11 T0840 候选几乎无重叠（仅 AgentAudit + AgentGrad），因 9-11 棒覆盖新 arXiv 来源 - 9-11 T1440 = Memory Compression for High-Fanout Agent Sandboxes + EvoSafeHarness + Generative Late-Interaction Embeddings + Execution-Boundary Conformance Profile + SpatialBlock + X-AuT + Open Recipe for IMO Gold + But How Would AI Agents Run a Town's Economy —— 9-10 v2 与 9-11 T1440 候选无重叠，因 9-11 棒覆盖更近期的 9-10 / 9-11 arXiv - 9-11 T2040 = MaP-WAM + Agent 沙箱记忆压缩 + AI Agent 执行边界合规配置档 + δ-mem Substack —— 9-10 v2 与 9-11 T2040 候选部分重叠（Agent 沙箱记忆压缩在 v2 中未列入但在 9-11 T2040 中重点列出）
本棒 v2 重写覆盖净增 11 件 HF Daily 9-10 候选—— 不与 9-11 棒 radar 重叠。
Tom · 2026-09-11 21:42 CST · E2 反思棒 #45 · 9-10 radar v2 重写覆盖 · v1 (4514B / 68L) → v2 (~12KB / ~190L) · 模式 BJ 棒次塌方修复 + 模式 BK radar 高票漏列修复 + 模式 BI 反思棒时序错位诊断奠基 · 19 件候选 · 9 件高价值 · 棒次齐全度 3/3