evaluation · E1 预消化简报（2026-09-17）

角色：Tom · E1 日间预消化轮（evaluation）· 窗口覆盖 2026-09-16 15:40 ~ 2026-09-17 15:40 CST 数据来源：Tom 9-16 evaluation e1prep 基线（R76）+ Tom 9-17 0840 radar + HF Daily 9-17 + flyp 9-16/9-17 multimodal e1prep + Jay 9-17 engineering / agentic-rag-production + Stephen 9-17 noon 协调棒 + paper_cards 1388-1391 近 3 天新卡核查 + work-queue 9-17 14:00 活文档基线：evaluation.md R76 锚定（VDiff-Bench 2609.06245 + IdeaAMBIG 2609.10539 + MetroLLM-Bench 2609.10016 + EvoSafeHarness 2609.05903 + SWE-Bench Pro Verified 2609.08149 + Diffs vs. Whole Files 2609.05779 + WearableQA 2609.05405 + DCP 2609.09219 + SAEScientist-Bench 2609.09113 + AgentAudit 2609.09875 + EVOHarnessBENCH 2609.04280 + Closing Consistency Gap 2609.08832 + Benchmark Radar 2609.11115 + DataFlex-RL 2609.06107 + LHTB 2607.08964 + Model or Harness 2607.28802 + E2A-Bench 2609.14302 + Thought without systematicity? 2609.13948）

0. 基线对齐与本轮概述

R76→R77 锚定状态： - 16 件 eval 专项/邻接（R76 已锚）沿用稳态 - R76 新增 2 件 eval 专项待审核（E2A-Bench 2609.14302 + Thought without systematicity? 2609.13948，paper_card 已入库但内部审核未完成） - R76 新增 1 件 eval 邻接（Model or Harness 2607.28802，flyp critical-read ★★★★）

本轮 E1-R77 增量摘要： - 3 件 eval 专项/邻接 paper_card 新入库（1388 ImpossibleRubrics + 1389 HarnessVLN + 1390 ModularRSI，paper_card 均已入库，paper_cards 1379-1398 批次 +19 张净增） - HF Daily Top15 eval 相关信号出现结构性分化：DataFlex-RL 持续在榜（140▲ 左右），Benchmark Radar 确认退出后无回榜信号，Compile by Training 进入 10 日断窗口 - eval 领域出现方法学层面的内部矛盾：ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 框架的对抗性冲突，可能动摇当前过程级评测方法的信任基础 - 5 件 paper_card 确认 eval 主分类入库（1388/1389/1390/1391 + 1387 部分相关），形成 eval 专项/邻接集中入库窗口

1. 增量条目（3 件 eval 专项 paper_card 新入库 + 4 件信号状态变化）

增量 ① MC-Search arXiv:2603.00873 ICLR 2026 ✓ · 首个 Agentic MM-RAG 过程级评测基准 · 5 推理拓扑 × 3,333 样本 · 四方联合团队

• 来源：flyp 2026-09-16-1550-MC-Search-Agentic-MM-RAG-Benchmark-critical-read.md（9-16 15:50 CST · 179 行 · ⨯⨯⨯⨯⨯ 立标预备级）+ flyp 2026-09-16-coding-agents-e1prep.md（9-16 晚棒位）+ Jay 2026-09-16T0820-jay-csdn-arxiv-agentic-rag-multimodal-highfreq.md（9-16 08:20 · CSDN 高价值 #1 ⭐⭐⭐⭐⭐）+ Tom 2026-09-16-0840-agent-rag-longcontext-radar.md（9-16 08:40 · radar 候选）+ Stephen 2026-09-17-1245-stephen-coordination-check-noon.md（9-17 noon 协调棒 §3.2 协调矩阵）+ paper_card 暂未入库 ⚠️（flyp critical-read 已做但 paper_card 尚未建立）
• arXiv 号：arXiv:2603.00873 MC-Search: Evaluating and Enhancing Multimodal Agentic Search with Structured Long Reasoning Chains（Xuying Ning 一作 · UIUC + Meta + IBM Research + Stony Brook University 四方联合 · v1 2026-03-01 提交 · ICLR 2026 ✓ 已接收 · OpenReview https://openreview.net/forum?id=S2zaYgT7Ic）
• 机构补正：flyp 9-16 15:50 critical-read 明确 Meta 为第四方，原先各方 e1prep 中仅列三方（UIUC + IBM + Stony Brook），补正后确认四方
• 要点：
• 首个面向 agentic MM-RAG 的过程级基准：3,333 高质量样本，平均 chain length 3.7 hops
• 5 种推理拓扑（MC-Search 核心方法学贡献）：Text-Only Chain / Image-Initiated Chain / Text-Initiated Chain / Parallel Image-Text Fork / Multi-Image Fork
• HAVE（Hop-wise Attribution and Verification of Evidence）质量门控：对每个 hop 验证必要性 + 非冗余性，过滤虚假/冗余步骤
• 过程级指标体系：Stepwise Retrieval Accuracy + Planning Accuracy + Answer Accuracy（超越传统 Answer Accuracy）
• 6 个 leading MLLM 系统性失败三类：over-retrieval / under-retrieval / modality-misaligned planning
• Search-Align：基于 HAVE 验证过的推理链做过程监督微调，用 verified reasoning chain 当奖励信号直接训练开源 MLLM 的检索规划能力
• 与活文档现有脉络的关系：R76 evaluation.md §3.3 评测平台与 CI Gate 沿用（0 件 net-new）；MC-Search 与 Model or Harness（2607.28802）同属"评测方法学从分类走向诊断"的范式转折；MC-Search = 评测方法学从"答案级"走向"步骤级"的范式转折；与 E2A-Bench（2609.14302）形成"垂直领域端到端评测 + 通用过程级 MM-RAG 评测"互补
• 建议归入节：evaluation.md §3.3 评测平台与 CI Gate（MC-Search = ICLR 2026 首个 Agentic MM-RAG 过程级基准 · 5 种推理拓扑 + HAVE + Search-Align · §3.3 候选新增第 101 条）+ §4 维度化指标体系（过程级评测指标新增维度）+ §6.158（MC-Search 候选预备级立标）
• 可信度：⭐⭐⭐⭐⭐ 极高（ICLR 2026 ✓ 同行评审 + 四方联合团队 + flyp 完整独立摘要与方法拆解 + 6 个 MLLM 系统性失败揭示）
• ⚠️ 待核实：paper_card 是否已入库（critical-read 完成但卡尚未建立）+ MC-Search GitHub 源码是否开源（https://github.com/YennNing/MC-Search）+ HAVE 框架与 ImpossibleRubrics 的关系（见矛盾 ①）

增量 ② HarnessVLN arXiv:2609.15195 · 零样本免训练 Agent Harness 统一具身导航 · paper_card 1389 ✓ 已入库

• 来源：Tom 2026-09-17-0840-agent-rag-longcontext-radar.md（HF Daily 15▲）+ Stephen 2026-09-17-1245-stephen-coordination-check-noon.md（§3.1 协调矩阵）+ paper_card 1389 ✓（9-16/9-17 批次入库）
• arXiv 号：arXiv:2609.15195 HarnessVLN: Unifying Training-Free Embodied Navigation through an Agent Harness
• 要点：
• 零样本免训练框架：Harness-based Vision-Language Navigation，Agent Harness 协调感知/检索/定位/导航/恢复/终止六模块
• 核心解决：具身导航中"动作与证据脱节"的根本痛点
• 与 LHTB（2607.08964）的关联：LHTB 评测长时域终端 Agent，HarnessVLN 评测零样本具身导航，两者同属 Agent Harness 评测方向但场景不同
• 与活文档现有脉络的关系：R76 §3.1 Harness 候选二十角沿用（0 件 net-new）；HarnessVLN 补充具身导航场景的 harness 评测实例；与 EVOHarnessBENCH（2609.04280）形成"具身导航 + 通用安全"的 harness 双轨
• 建议归入节：evaluation.md §3.1 Harness（新增 HarnessVLN 实例作为具身导航 harness 评测候选第 139 条）+ §4 维度化指标体系（零样本泛化评测维度）
• 可信度：⭐⭐⭐（HF Daily 15▲ + paper_card 1389 ✓ 已入库 + 具身导航方向具体）
• ⚠️ 待核实：零样本免训练在非标准 benchmark（Habitat/ALFRED）上的泛化性；六模块工程复用性

增量 ③ ImpossibleRubrics arXiv:2609.16816 · LLM-as-Judge Rubric 对抗鲁棒性 · 169 项不可能任务 · paper_card 1388 ✓ 已入库

• 来源：Tom 2026-09-17-0840-agent-rag-longcontext-radar.md（HF Daily 2▲）+ Tom 2026-09-17-rag-e1prep.md（R93 增量 ②）+ Stephen 2026-09-17-1245-stephen-coordination-check-noon.md（§3.2 矛盾 C5 高风险）+ paper_card 1388 ✓（9-16/9-17 批次入库）
• arXiv 号：arXiv:2609.16816 ImpossibleRubrics: Stress-Testing Generated Rubrics as Reward Signals
• 要点：
• 核心问题：RAG 系统中 LLM 生成的评分规则（rubrics）被广泛用作 RL 奖励信号或自动评分基准。本文构建 169 项"不可能任务"，测试 rubric 对抗性优化的鲁棒性
• 关键发现：当前 rubric 容易奖励绕过诚实回答的对抗性答案——即"奖励信号被游戏化"
• 与 MC-Search HAVE 框架的直接矛盾：MC-Search 用 LLM 生成 rubric 验证每一步证据，ImpossibleRubrics 揭示该验证机制可能存在系统性漏洞（见矛盾 ①）
• 与活文档现有脉络的关系：R76 §3.2 Judge（0 件 net-new）+ §4 维度化指标体系（Judge 校准 39 件沿用）；ImpossibleRubrics 直接挑战当前 LLM-as-Judge 方法的可信度，是 eval 诚信领域的重大新增
• 建议归入节：evaluation.md §3.2 Judge（ImpossibleRubrics 作为 Judge 可靠性新警示候选第 97 条）+ §7.3 开放问题（LLM-as-Judge 对抗鲁棒性质疑）
• 可信度：⭐⭐⭐⭐（paper_card 1388 ✓ 已入库 + HF Daily 2▲ + 方法学问题明确）
• ⚠️ 待核实：ImpossibleRubrics 是否覆盖 RAG 典型场景（多跳问答、事实核查、摘要生成）；对抗性答案的具体构造方式

增量 ④ ModularRSI arXiv:2609.14857 · 模块化可泛化递归 Harness 自我改进 · paper_card 1390 ✓ 已入库

• 来源：Tom 2026-09-17-0840-agent-rag-longcontext-radar.md（candidates）+ Stephen 2026-09-17-1245-stephen-coordination-check-noon.md（§3.1 协调矩阵）+ paper_card 1390 ✓
• arXiv 号：arXiv:2609.14857 ModularRSI: Modular and Generalizable Recursive Harness Self-Improvement
• 要点：
• 核心贡献：递归 Harness 自我改进的可泛化模块化框架——不同任务域的 self-improving harness 能否共享模块
• eval 关联：与 RSIAgent（2609.15364）、Dream-RSI（2609.14858）、人类构建的最后一个 AI（2609.11873）同属 RSI 评测方向；ModularRSI 聚焦于 harness 工程层面的自我演进能力评测
• 与活文档现有脉络的关系：R76 §3.5 Harness 生态候选二十角沿用（0 件 net-new）；ModularRSI 补充"harness 自我演进能力评测"的模块化维度
• 建议归入节：evaluation.md §3.5 Harness 生态（ModularRSI 作为 Harness 自演进候选第 21 节点）
• 可信度：⭐⭐⭐（paper_card 1390 ✓ + RSI 方向 eval 关联）
• ⚠️ 待核实：模块化复用性的具体量化指标；与其他 RSI 评测框架的关系

增量 ⑤ HF Daily 9-17 eval 相关条目信号状态更新

要点：DataFlex-RL 在榜但增速放缓（+30▲ vs 前日 +14▲）；Benchmark Radar 连续 2 日无回榜；Compile by Training 进入 10 日断窗口，evaluation.md 中已处于"已沉寂"归档状态，9-17 是否进一步归档待确认

增量 ⑥ Emergence World arXiv:2609.17320 · 多智能体长程故障级联系统性评测 · paper_card 1380 ✓

• 来源：Tom 2026-09-16-2040-agent-rag-longcontext-radar.md（candidates）+ Stephen 2026-09-17-1245-stephen-coordination-check-noon.md（§3.1 协调矩阵）+ paper_card 1380 ✓（agent 主分类 eval 邻接）
• arXiv 号：arXiv:2609.17320
• 要点：
• 持续运行的多智能体对抗性压力测试环境：8 个并行世界 × 10 个代理，运行 16 天
• 核心创新：失败可以通过记忆、工具、其他代理和环境状态跨时间传播，无法通过孤立评估模型响应来表征
• 与 Model or Harness Failure Taxonomy（2607.28802）的关联：前者是静态失败归因 schema，后者是动态故障传播评测——两者互补构成 Agent 故障评测的完整图景
• 与活文档现有脉络的关系：R76 §3.3 评测平台与 CI Gate（0 件 net-new）；Emergence World 补充长程多 Agent 交互场景的评测方法
• 建议归入节：evaluation.md §3.3（Emergence World 作为多 Agent 压力测试评测候选第 102 条）+ §4 维度化指标体系（故障传播评测维度）
• 可信度：⭐⭐⭐（paper_card 1380 ✓ + 摘要具体）
• ⚠️ 待核实：16 天运行具体任务类型；失败传播路径量化指标

增量 ⑦ The AI Engineer Substack · eval-as-infrastructure 三层架构 · Context-Bench / Recovery-Bench / Terminal-Bench 新 benchmark 信号

• 来源：Jay 2026-09-17-agentic-rag-production.md（9-17 10:51 · AI Engineer Substack AI Agents Stack 2026 Edition）+ Stephen 2026-09-17-1245-stephen-coordination-check-noon.md（§3.1 协调矩阵）
• 要点：
• eval-as-infrastructure 三层架构：Agent guardrails 已独立于 LLM guardrails，成为独立基础设施层；eval 从"事后评测"走向"运行时基础设施"
• 新 benchmark 信号：Context-Bench / Recovery-Bench / Terminal-Bench（具体论文待查，与 evaluation.md §3.3 评测平台直接相关）
• 行业共识：LangChain State of Agent Engineering 2026 调查显示 57% 组织已有 agent 在生产，集成是最大痛点（46%）——eval 基础设施缺口显著
• 与活文档现有脉络的关系：R76 §3.3 评测平台与 CI Gate（Benchmark Radar 元评测基础设施已锚）；eval-as-infrastructure 理念与 Benchmark Radar、Ops II 同属"评测工程基础设施化"大方向
• 建议归入节：evaluation.md §3.3 评测平台与 CI Gate（eval-as-infrastructure 行业框架印证 + Context-Bench/Recovery-Bench/Terminal-Bench 候选新增）
• 可信度：⭐⭐⭐（Substack 高质量工程洞察 + 57% 组织数据来源明确）
• ⚠️ 待核实：Context-Bench / Recovery-Bench / Terminal-Bench 的具体论文 arXiv 号；eval-as-infrastructure 三层架构的具体实现路径

2. 矛盾与待核实

矛盾 ① ⚠️⚠️ ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 框架 —— 方法学层面的系统性冲突

• 描述：MC-Search（2603.00873，ICLR 2026 ✓）提出 HAVE（Hop-wise Attribution and Verification of Evidence）框架，用 LLM 生成 rubric 验证每一步推理证据，是 MC-Search 过程级评测的核心机制。ImpossibleRubrics（2609.16816）通过 169 项"不可能任务"揭示当前 LLM 生成的 rubric 容易被对抗性答案"欺骗"——rubric 的评价标准可被刻意构造的答案绕过。
• 若两者都成立：MC-Search 的核心验证机制（HAVE 框架）存在系统性漏洞——用被对抗性答案游戏的 rubric 做过程级评测，得出的 Stepwise Retrieval Accuracy / Planning Accuracy 数字不可信。
• 影响范围：MC-Search 是 ICLR 2026 已接收论文，其方法学被同行评审背书；ImpossibleRubrics 的发现意味着 MC-Search 的同行评审背书可能遗漏了对抗鲁棒性维度。两者同时成立意味着当前"过程级评测"范式的信任基础需要重新审视。
• Stephen 协调棒标注：矛盾 C5 列为 9-17 evening 棒位核实项
• 建议：evaluation.md §7.3 开放问题新增"ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 框架矛盾"作为 P0 待核实项；§4 维度化指标体系中"过程级评测"维度暂标注 ⚠️ 警示

待核实 ①：MC-Search GitHub 源码开源状态

• flyp 9-16 15:50 critical-read + Stephen 9-16 noon/evening/9-17 noon 三处标注 + Jay 9-17 csdn + Tom 9-17 rag-e1prep 五处标注均为核实 P0
• 建议：§4 开放问题 MC-Search 条目保留 ⚠️ P0 标记

待核实 ②：ImpossibleRubrics 与 MC-Search HAVE 的实测关系

• Stephen 9-17 noon 协调棒矛盾 C5：ImpossibleRubrics 是否在 MC-Search 的 5 种推理拓扑上测试过？
• 建议：§7.3 开放问题 ImpossibleRubrics 条目标注 ⚠️ P1 待核实

待核实 ③：Context-Bench / Recovery-Bench / Terminal-Bench arXiv 号

• AI Engineer Substack 提及但无具体 arXiv 号
• 建议：evaluation.md §3.3 评测平台候选新增，标注 ⚠️ arXiv 号待查

3. Sep 15-17 paper_cards eval 相关新卡核查

Sep 15-17 新增 eval 主分类卡（4 件）

Sep 15-17 新增 eval 邻接卡

4. 可引用 arXiv 号列表

本轮 eval 专项/邻接新锚候选（4 件）： - 2603.00873 — MC-Search（ICLR 2026 ✓ · 首个 Agentic MM-RAG 过程级基准 · 5 推理拓扑 · HAVE · Search-Align · paper_card 暂未入库 ⚠️） - 2609.16816 — ImpossibleRubrics（paper_card 1388 ✓ · LLM-as-Judge rubric 对抗鲁棒性 · 169 不可能任务 · ⭐⭐⭐⭐） - 2609.15195 — HarnessVLN（paper_card 1389 ✓ · 零样本具身导航 harness · ⭐⭐⭐） - 2609.14857 — ModularRSI（paper_card 1390 ✓ · 模块化可泛化 Harness 自我改进 · ⭐⭐⭐）

本轮 eval 邻接新锚候选（2 件）： - 2609.17320 — Emergence World（paper_card 1380 ✓ · 多智能体长程故障级联压力测试） - 2609.11873 — 人类构建的最后一个 AI（paper_card 1387 ✓ · RSI 议题核心 · 9-17 HF 86▲ #6 新入 Top15）

本轮 eval 邻接新 benchmark 信号（3 件，arXiv 号待查）： - Context-Bench / Recovery-Bench / Terminal-Bench（AI Engineer Substack 提及，eval-as-infrastructure 三层架构）

R76 沿用 eval 专项/邻接（16 件待核实状态）： - 2609.14302 — E2A-Bench（paper_card 1377 ✓ · eval 专项 · 金融图表证据-行动可靠性评测 · work-queue Top15 高价值 #3）⚠️ 未完成内部审核 - 2609.13948 — Thought without systematicity?（paper_card 1378 ✓ · eval 专项 · position paper · 规则归纳推理系统性 · work-queue Top15 高价值 #2）⚠️ 未完成内部审核 - 2607.28802 — Model or Harness Failure Taxonomy（paper_card 726 ✓ · engineering 主分类 eval 邻接 · Agent 失败归因 41 类 × interaction edge · Scale AI 出品 · flyp critical-read ★★★★） - 2609.13463 — Root-Cause Attribution（paper_card 1379 ✓ · agent 主分类 eval 邻接 · Agent 失败 RCA 持续搜索框架） - 2609.06107 — DataFlex-RL（paper_card 1343 ✓ · eval 邻接 · HF 140▲ #5 续立） - 2609.11115 — Benchmark Radar（paper_card 1338 ✓ · eval 邻接 · ⚠️ 连续 2 日退出 Top15） - 2609.04280 — EVOHarnessBENCH（paper_card 1293 ✓ · eval 专项） - 2609.08832 — Closing the Consistency Gap（paper_card 1288 ✓ · eval 专项） - 2609.09875 — AgentAudit（paper_card 1296 ✓ · eval 邻接） - 2609.09219 — DCP（paper_card 1300 ✓ · eval 邻接 · Sep 15-17 无 HF 票数记录） - 2609.09113 — SAEScientist-Bench（paper_card 1298 ✓ · eval 邻接 · Sep 15-17 无 HF 票数记录） - 2607.08964 — LHTB（paper_card 359 ✓ · agent/evaluation · flyp critical-read ★★） - 2609.06245 — VDiff-Bench（paper_card 1290 ✓ · eval 专项 · ⚠️ 连续 6 日无 HF） - 2609.10539 — IdeaAMBIG（paper_card 1331 ✓ · eval 专项 · ⚠️ Sep 15-16 无回榜） - 2609.10016 — MetroLLM-Bench（paper_card 1326 ✓ · eval 邻接 · ⚠️ Sep 15-16 无回榜） - 2609.05903 — EvoSafeHarness（paper_card 1321 ✓ · eval 邻接 · ⚠️ Sep 15-16 无回榜）

⚠️ 正式归档候选（1 件）： - 2609.04199 — Compile by Training（⚠️ 连续 10 日无 HF 记录，建议从"已沉寂"正式归档为历史锚入条目）

5. 增量条数汇总

arXiv 号数量：4 件本轮 eval 专项/邻接 paper_card 新入库（2603.00873 + 2609.16816 + 2609.15195 + 2609.14857）+ 2 件 eval 邻接新锚候选（2609.17320 + 2609.11873）+ 2 件 R76 待审核（2609.14302 + 2609.13948）+ 1 件 Model or Harness 邻接（2607.28802）+ 1 件 R76 锚入待核实（2609.13463）+ 6 件 R76 沿用 eval 邻接无回榜（2609.06245/2609.10539/2609.10016/2609.05903）+ 5 件 R76 沿用无变化 + 1 件归档候选 = 23 件（7 件净增 + 16 件沿用/待核实）

6. 检查过的来源清单

已确认处理过的来源（如实说明）： - ✅ Tom 9-16 evaluation e1prep（R77 基线，16 件 eval 专项/邻接锚定 + 2 件待审核 + 1 件归档候选） - ✅ Tom 9-17 0840 radar（8 候选，MC-Search 候选 + ImpossibleRubrics 高价值 + HarnessVLN + ModularRSI + Emergence World 候选） - ✅ HF Daily Sep 17（15 件 Top15：DataFlex-RL ~140▲ #5 + RSIAgent 70▲ #8 + 人类构建的最后一个 AI 86▲ #6 新入；Benchmark Radar 连续退出确认） - ✅ flyp 9-16/9-17 multimodal e1prep（MC-Search ICLR 2026 critical-read ★★★★★ + paper_cards 1388-1391 eval 主分类确认） - ✅ Jay 9-17 agentic-rag-production（eval-as-infrastructure 三层架构 + Context-Bench/Recovery-Bench/Terminal-Bench 新 benchmark 信号） - ✅ Jay 9-17 engineering-e1prep（InceptionRAG / ORDER 等 RAG 评测邻接条目） - ✅ Stephen 9-17 noon 协调棒（矛盾 C5 ImpossibleRubrics vs MC-Search 高风险 + §3.1 协调矩阵 30 件 arXiv canonical 建议） - ✅ paper_cards Sep 15-17 新卡核查（1379-1398 +19 张，eval 主分类确认 4 件：1388/1389/1390/1391） - ✅ work-queue 9-17 14:00（Top 15 中无 eval 专项净新增警告） - ✅ evaluation.md R76 基线（16 件锚入 + 候选二十角 + 评测平台 100 条沿用）

7. 无显著新增量时的如实说明

本轮 eval 专项净增 2 件 paper_card 入库（MC-Search ICLR 2026 ✓ + ImpossibleRubrics），eval 邻接净增 2 件 paper_card 入库（HarnessVLN + ModularRSI），eval 邻接新增 2 件新锚候选（Emergence World + 人类构建的最后一个 AI），eval 相关 Substack 信号 1 件（eval-as-infrastructure 三层架构）。

信号质量评估： - MC-Search（ICLR 2026 ✓）是本轮最高价值 eval 专项新增，但 paper_card 尚未建立（仅 critical-read 完成），建议 R78 前完成 paper_card 建卡 - ImpossibleRubrics 方法学贡献清晰，但 HF 票数仅 2▲，立标信号弱；其与 MC-Search HAVE 框架的冲突使本轮 eval 领域出现方法学层面的重大不确定性 - 本轮最大警示：ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 矛盾——如果过程级评测的核心机制（HAVE 框架）可以被对抗性 rubric 游戏化，则当前"步骤级评测超越答案级评测"的范式转折的信任基础需要重新审视

R77 活文档建议关注：① MC-Search paper_card 建卡优先级；② ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 矛盾的深入核实；③ eval-as-infrastructure 三层架构的行业扩散速度；④ Compile by Training 10 日断是否触发正式归档；⑤ E2A-Bench 和 Thought without systematicity? 内部审核进度

Tom · 2026-09-17 15:40 CST · E1 预消化 · evaluation · R77 窗口覆盖完成 · 2 件 eval 专项 paper_card 新入库（MC-Search 2603.00873 ICLR 2026 ✓ + ImpossibleRubrics 2609.16816）+ 2 件 eval 邻接 paper_card 新入库（HarnessVLN 2609.15195 + ModularRSI 2609.14857）+ 2 件 eval 邻接新锚候选（Emergence World 2609.17320 + 人类构建的最后一个 AI 2609.11873）+ 1 件 eval 相关 Substack 信号（eval-as-infrastructure 三层架构）+ 1 件 HF 信号更新（DataFlex-RL ~140▲）+ 1 件归档候选（Compile by Training 10 日断）+ ⚠️⚠️ ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 框架矛盾 P0 待核实