evaluation · E1 预消化简报（2026-09-23）

角色：Tom · E1 日间预消化轮（evaluation）· 窗口覆盖 2026-09-22 15:40 ~ 2026-09-23 15:40 CST 数据来源：Tom 9-22 evaluation e1prep（R82 基线）+ Stephen 9-23 ai-industry e1prep + Jay 9-23 engineering-e1prep + spark 9-23 agent-e1prep + flyp 9-23 multimodal-e1prep + paper_cards 1456-1469 批次 + Tom 9-23 两轮 radar + work-queue 9-23 12:00 活文档基线：evaluation.md R82 锚定（256 arXiv ID · AutoTuneBench 2609.18123 + AgentSysBench 2608.15127 待入库 + MC-Search 2603.00873 + ImpossibleRubrics 2609.16816 + HarnessVLN 2609.15195 + ModularRSI 2609.14857 + Emergence World 2609.17320 + Fuse 2609.17496 + PACT 2609.18605 + Coding Agent Harness 2609.20804 + MiniMax-H3 2609.18323 + Atria Dawn 2609.15818 + VākQA 2609.19879）

0. 基线对齐与本轮概述

R82→R83 锚定状态： - R82 锚入的 3 件 eval 待入库（AutoTuneBench 2609.18123 + AgentSysBench 2608.15127 + EDGE-EVAL）本轮仍无新进展，paper_card 仍未入库——⚠️ R83 活文档应保留"待入库"标注 - R82 的 IBM+Yale 2026 Agent 评测新范式量化数据（SWE-bench Pro <25% / Claw-Eval 44% / LiveAgentBench 35.29%）本轮无新进展，但 SWE-bench-lite（arXiv:2609.10451）提供了 XAgent 62% 解决率的交叉锚点 - R82 的 Anthropic + Accenture 嵌入式评估本轮出现第三次确认——Anthropic 9-22 evening 公告 + OpenAI 9-23 早棒"有效第三方评估的优先事项与原则"形成 frontier lab 评测治理公开化新锚点

本轮 E1-R83 增量摘要： - 2 件 eval 主分类 paper_card 新入库（GameHorizon Suite 2609.25001 + Mutation Analysis GPU-Kernel 2609.22220，Sep 22-23 入库） - 1 件 eval 主分类/邻接 paper_card 新入库待确认（Harness-Zero 2609.24974，paper_card 1458 ✓ 9-22 后期入库，evaluation 主分类确认） - 3 件 eval 方法学新信号：OpenAI 有效第三方评估原则（治理）+ ReliabilityBench 混沌工程量化评估 + igor-ya.com 生产级 Agent eval 框架 - 1 件 eval 邻接 SWE-bench-lite 新数据锚点：XAgent 62% vs 初代 13.86%，与 IBM+Yale 数据形成商业 Agent 能力对照 - eval 邻接 HF 新立标：RRSI 154▲ #1（Harness 正则化递归自我改进）

1. 增量条目（7 件 eval 邻接/专项新信号）

增量 ① GameHorizon Suite arXiv:2609.25001 · paper_card 1456 ✓ · Sep 22 入库 · eval 主分类确认 · HF 111▲ #3

• 来源：paper_card 1456 ✓（Sep 22 入库，主分类 evaluation，形态 benchmark）+ tom 9-23 0900 HF Daily（111▲ #3）+ flyp 9-23 multimodal-e1prep（增量 6）+ spark 9-23 agent-e1prep（增量 6）
• arXiv 号：arXiv:2609.25001 GameHorizon Suite: Multi-Horizon Data and Evaluation in Gameplay
• 要点：
• 核心问题：现有游戏 AI benchmark 覆盖范围窄、缺语言指令或依赖高方差在线 rollout；现代电子游戏是需要视觉理解 + 指令分解 + 目标规划 + 精确动作控制的综合测试平台
• GameHorizon Suite：统一数据与评测套件，跨多个时间历程（multi-horizon）衡量不同模型家族的游戏能力
• 三组件：第一组件为 GameHorizon 数据（具体待读全文）——与 flyp multimodal-e1prep "GameHorizon Suite = 评估方法学周主题 horizon 维度正交化第 13 件"吻合
• HF 信号：111▲ #3（9-23 早棒），eval 主分类，flyp 标注为 horizon 维度正交化第 13 件
• 与活文档现有脉络的关系：R82 §3.3 评测平台与 CI Gate（GameHorizon Suite 作为游戏 AI 多时间跨度评测候选）；与 R82 的 HarnessVLN（具身导航）+ PACT（企业合规）+ Fuse（社交推理）+ MiniMax-H3（物理世界推理）构成四向评测谱系，GameHorizon 新增第五维度：时间跨度（multi-horizon）评测
• 建议归入节：evaluation.md §3.3 评测平台与 CI Gate（GameHorizon Suite 作为游戏 AI 多时间跨度评测候选）+ §4 维度化指标体系（multi-horizon 评测维度新增）
• 可信度：⭐⭐⭐⭐（paper_card 1456 ✓ 已入库 + eval 主分类 + 111▲ #3 具体数字 + flyp + spark 同步覆盖）
• ⚠️ 待核实：三组件具体内容；现有 benchmark（Porpoise、OSWorld 等）的具体对比数据；horizon 维度的量化评测指标定义

增量 ② Harness-Zero arXiv:2609.24974 · paper_card 1458 ✓ · 9-22 后期入库 · eval 主分类确认 · agent 副分类

• 来源：paper_card 1458 ✓（9-22 后期入库，主分类 evaluation，副分类 agent，形态 application）+ tom 9-22 candidates + spark 9-23 agent-e1prep（增量 1）+ jay 9-23 engineering-e1prep（§1.11 沿用）+ stephen 9-23 noon §四 paper_card 入库表
• arXiv 号：arXiv:2609.24974 Harness-Zero: Harness Distillation via Agent-as-Harness
• 要点：
• 核心问题：最优 harness 因领域/实例/模型而异；通用 Agent 只能在"次优共享 harness"和"不断增长的专用 harness 集合"之间二选一
• Harness-Zero 方案：以领域/实例优化后的 harness 作为训练时引导（Agent-as-Harness），将 harness 诱发的行为迁移到模型权重中，使增益在部署时仍然有效（survive）
• 关键问题：蒸馏后 harness 增益保留率 / 训练数据规模 / 算力开销 / 部署分布外泛化性边界均未在 TLDR 中给出——需读全文 §4 实验节
• 方法学意义：Harness 从"部署产物"升级为"训练信号"——eval 领域的方法学创新，评测对象从"测试 Agent"转向"评测 Harness 并将其内化"
• paper_card 入库状态：1458 ✓ 9-22 后期入库，evaluation 主分类，agent 副分类
• 与活文档现有脉络的关系：R82 §3.5 Harness 生态二十角候选（第二十二节点预备）+ R82 §3.3 评测平台与 CI Gate（Harness-Zero 作为 harness 评测与蒸馏方法学候选）；与 Coding Agent Harness Design（2609.20804，R82 锚定）构成Harness 实证工程双重锚——Design 回答"哪些 harness 设计选择影响 Agent 性能"，Zero 回答"如何将最优 harness 内化为模型权重"
• 建议归入节：evaluation.md §3.5 Harness 生态二十角候选第二十二节点预备级 + §3.3 评测平台与 CI Gate（Harness-Zero 作为评测方法学候选）+ §4 维度化指标体系（Harness 效能维度）
• 可信度：⭐⭐⭐（paper_card 1458 ✓ 已入库 + eval 主分类 + agent 副分类；但 TLDR 截断，关键量化数据缺失）
• ⚠️ 待核实：Harness 增益保留率量化数据；训练-部署漂移泛化性边界；全文 §4 实验节

增量 ③ Mutation Analysis for GPU-Kernel Benchmark Oracles arXiv:2609.22220 · paper_card 1463 ✓ · Sep 22 入库 · eval 主分类确认

• 来源：paper_card 1463 ✓（Sep 22 入库，主分类 evaluation，形态 benchmark）+ tom 9-22 candidates + jay 9-23 engineering-e1prep §1.11（沿用 v128）
• arXiv 号：arXiv:2609.22220 Measuring the Checker: Mutation Analysis for GPU-Kernel Benchmark Oracles
• 要点：
• 核心问题：LLM 生成 GPU kernel 的 benchmark 用少量随机输入 + 宽松浮点容差判定正确性；其 verdict 影响 leaderboard 和 RL 奖励；现有 checker 被公认很弱，但无法衡量补丁是否充分
• Mutation Analysis 方案：将 mutation analysis 作为 kernel-benchmark oracle 的充分性度量（adequacy metric）——向 188 个 KernelBench 题目的已验证 CUDA 实现注入 10,303 个可编译缺陷
• 关键数字：7,384 个可编译缺陷中（具体比例待读全文）
• 方法学意义：这是 meta-evaluation（对评测的评测）——直接回应 R82 §6.166.3 "立标池元评测信度考验"，提供了系统性评估 benchmark oracle 充分性的方法论
• paper_card 入库状态：1463 ✓ Sep 22 入库，主分类 evaluation，形态 benchmark
• 与活文档现有脉络的关系：R82 §6.166.3 立标池元评测信度考验（Atria Dawn 连续跌出 + flyp 6 项反方证据）；Mutation Analysis 提供了benchmark oracle 充分性的系统性度量，与 flyp 的"评估污染 + 票数真实性"6 项反方证据形成方法学层面的呼应
• 建议归入节：evaluation.md §4 维度化指标体系（meta-evaluation / oracle adequacy 维度新增）+ §7.2 争议（立标池元评测信度 + mutation analysis 作为系统性度量候选）
• 可信度：⭐⭐⭐（paper_card 1463 ✓ 已入库 + eval 主分类 + benchmark 形态 + 10,303 缺陷具体数字；但 HF 票数未给出，信号强度待查）
• ⚠️ 待核实：7,384 个可编译缺陷的覆盖比例；mutation analysis 注入规则的具体定义；与现有 kernel benchmark（EvalPlus、Theroof 等）的关系

增量 ④ OpenAI "有效第三方评估的优先事项与原则" · frontier lab 评测治理公开化 net-new ⚠⚠

• 来源：stephen 9-23 ai-industry e1prep（§增量 2.2）+ inbox/stephen/2026-09-23-1003-news-openai-news.md（官方公告）
• 要点：
• 核心内容：OpenAI 概述了对前沿模型及安全防护进行"严谨、安全、独立"第三方评估的优先事项与原则
• 与 Anthropic 9-22 evening Accenture 嵌入式评估的关联：两者均属 frontier lab 评测治理公开化行动——Anthropic 聚焦"嵌入式评估（将评测嵌入企业咨询交付）"，OpenAI 聚焦"第三方评估原则（独立、严谨、安全）"
• 与 R82 Anthropic+Accenture 第三次确认的关系：R82 的 Accenture 嵌入式评估是"内部嵌入"，OpenAI 新原则是"外部独立"——两者共同构成 frontier lab 评测治理公开化的双轨信号
• ⚠️ 重要警示：OpenAI 公告停留在原则层面（priorities and principles），无具体评测协议、指标或第三方机构名单
• 与活文档现有脉络的关系：R82 §3.3 评测平台与 CI Gate（Anthropic + Accenture 嵌入式评估）+ R82 §3.3 Anthropic+Accenture 第三次确认（仍为公告层面，无具体方法学）；OpenAI 原则是评测治理公开化的第二轨，与 Accenture"嵌入式评估"互补
• 建议归入节：evaluation.md §3.3 评测平台与 CI Gate（OpenAI 第三方评估原则作为评测治理公开化第二轨候选）+ §7.3 开放问题（frontier lab 评测治理双轨：嵌入式 vs 独立第三方）
• 可信度：⭐⭐⭐（OpenAI 官方公告 + Stephen 多源覆盖；但公告停留在原则层面，无具体方法学内容）
• ⚠️ 待核实：具体优先事项清单；参与第三方评估的机构名单；评测结果公开时间表

增量 ⑤ ReliabilityBench arXiv:2601.06112 · Jay 9-23 engineering-filter 高价值条目 · 混沌工程量化评估 LLM Agent

• 来源：jay 9-23 1450 engineering-filter.md（高价值保留）+ Zylos Research 整理（2026-04）
• arXiv 号：arXiv:2601.06112 ReliabilityBench: Chaos Engineering for LLM Agent Systems
• 要点：
• 三个评测维度：一致性（pass@k）+ 鲁棒性（扰动下性能）+ 容错性（工具/API 故障下性能）
• Fault injection 类型：timeout、rate limit、partial response、schema drift
• 实验规模：1,280 个类生产场景
• 关键数据：扰动使 agent 成功率从 96.9% 降至 88.1%；rate limiting 是单点最破坏性故障
• 架构对比：ReAct vs Reflexion——ReAct 在复合压力下更鲁棒
• 相关论文：MAESTRO（arXiv:2601.00481）+ AgentFixer（arXiv:2603.29848）
• 方法学意义：首个将 chaos engineering 方法论系统化引入 LLM agent 可靠性评估；96.9%→88.1% 的具体数字提供了压力场景下 Agent 性能衰减的量化锚点
• 与活文档现有脉络的关系：R82 §4 维度化指标体系（稳定性/鲁棒性评测维度）+ R82 §6.166.3 立标池元评测（Atria Dawn 跌出 + flyp 6 项反方证据）；ReliabilityBench 的 96.9%→88.1% 提供了压力场景量化基线，与 LiveAgentBench 35.29%（R82 增量 ④）构成常压 vs 压力双锚
• 建议归入节：evaluation.md §4 维度化指标体系（可靠性/容错性评测维度新增）+ §7.3 开放问题（ReliabilityBench 与 LiveAgentBench 常压/压力双锚关系）
• 可信度：⭐⭐⭐（arXiv 原文 + 1,280 场景规模 + 具体 96.9%/88.1% 数字；但 2026-01 论文，较早入库，本轮才进入工程视野）
• ⚠️ 待核实：1,280 个类生产场景的具体定义；pass@k 中 k 的取值；ReAct vs Reflexion 结论的具体实验条件

增量 ⑥ SWE-bench-lite XAgent 62% 解决率 arXiv:2609.10451 · Jay 9-23 engineering-filter 高价值条目 · 商业 Agent 能力新锚点

• 来源：jay 9-23 1450 engineering-filter.md（高价值保留）+ arXiv:2609.10451（2026-09-09）
• arXiv 号：arXiv:2609.10451 SWE-bench-lite
• 要点：
• SWE-bench-lite 已成为 AI software agent 最有工程参考价值的 benchmark（相比通用 benchmark 更贴近真实开发任务）
• XAgent 62% resolve rate（arXiv:2609.10451）代表当前最先进水平
• 对比基线：SWE-agent 2024 初代仅 13.86%，2026 年突破 80%（整个领域的快速进步）
• 工程启示：AI coding agent 的核心瓶颈从"能否读代码"转移到"能否在真实仓库中完成多步 patch+test+iterate"
• Princeton/UK AISI 现实检验（arXiv:2607.27191，2026-08）：开放研究任务中 agent 全部被专家拒绝——暴露 self-directed research 的系统性不足
• 与 R82 IBM+Yale 量化数据的交叉锚点：SWE-bench Pro（1,865 经人工校验长程任务）Pass@1 <25% vs SWE-bench-lite XAgent 62%——两者均测 coding agent，但 Pro 测长程任务、lite 测相对短程任务，数字差异反映任务复杂度分层而非矛盾
• 与活文档现有脉络的关系：R82 §3.3 评测平台与 CI Gate（IBM+Yale 2026 Agent 评测新范式量化锚点）；SWE-bench-lite 62% 与 SWE-bench Pro <25% 构成coding agent 评测的复杂度分层锚点
• 建议归入节：evaluation.md §3.3 评测平台与 CI Gate（SWE-bench-lite 作为 coding agent 标准尺）+ §4 维度化指标体系（coding agent 评测维度 + 任务复杂度分层）
• 可信度：⭐⭐⭐⭐（arXiv 原文 + 具体 62%/13.86%/80% 数字 + 2026-09-09 较新日期）
• ⚠️ 待核实：62% 的具体评测条件（Pass@1？Pass@k？）；Princeton 现实检验的具体实验设计；lite vs Pro 的具体任务定义差异

增量 ⑦ igor-ya.com 生产级 Agent Eval 框架 · Jay 9-23 engineering-filter 高价值条目 · 工程方法论新信号

• 来源：jay 9-23 1450 engineering-filter.md（高价值保留）+ https://igor-ya.com/posts/llm-agent-evals-production-framework/
• 要点：
• 失败图谱（failure map）构建方法：系统化记录 Agent 失败类型，为评测提供 ground truth 分布
• 评估分级体系：单元（unit）/ 集成（integration）/ 生产（production）三级——对应 eval 覆盖率和召回率的权衡
• Grader 设计与 pass@k 统计：Grader 是 eval 的核心组件，pass@k 统计（k=1,10,100）提供分布化性能视角
• LLM-as-judge 校准方法：judge 的校准直接影响 eval 质量，与 R82 的 Claw-Eval 44% 漏检问题（IBM+Yale 量化锚）形成方法学呼应
• Harness 架构与发布门控：将 eval 嵌入 CI/CD，作为 Agent 发布的 gate——eval-as-CI-gate 的工程实现
• LangChain State of Agent Engineering 调查数据：观测覆盖率 89% vs 评测覆盖率 52% = 37-point gap
• 方法学意义：提供了生产级 Agent eval 的完整工程方法论——failure map + 分级体系 + grader + CI gate，与 R82 的 LangChain 37-point gap 行业级量化形成"问题诊断 + 工程方案"的闭环
• 与活文档现有脉络的关系：R82 §3.3 评测平台与 CI Gate（Anthropic + Accenture 嵌入式评估 + igor-ya.com 作为生产级 eval 框架第三候选）；与 ReliabilityBench（混沌工程）+ Gricea（开放科学平台）+ CADWorld（专业工程场景）构成评测生态四层覆盖：生产工程 + 混沌压力 + 开放科学 + 专业场景
• 建议归入节：evaluation.md §3.3 评测平台与 CI Gate（igor-ya.com failure map + 分级体系 + CI gate 作为生产级 eval 框架候选）+ §4 维度化指标体系（37-point gap 作为 eval 覆盖率基线）
• 可信度：⭐⭐⭐（独立工程博客 + 具体方法论（failure map / grader / CI gate）+ LangChain 数据支撑；但非学术论文，需注意适用边界）
• ⚠️ 待核实：failure map 的具体构建步骤；pass@k 统计中 k 的最优取值建议；LLM-as-judge 校准的具体方法

2. Sep 22-23 paper_cards eval 相关新卡核查

Sep 22-23 eval 主分类卡（3 件）

Sep 22-23 eval 邻接卡（3 件）

说明：Sep 22-23 是 eval 主分类入库的高密度窗口（3 件主分类），优于 R82 的 2 件 + R81 的 1 件；GameHorizon Suite 的 111▲ #3 信号强度是本轮最高，Harness-Zero 开创了"Harness 蒸馏"新方向，Mutation Analysis 提供了 meta-evaluation 的系统性方法论。

3. 矛盾与待核实

矛盾 ① ⚠⚠ ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 框架 —— R82 未解决，本轮无新进展

• 状态：R80 提出的方法学层面系统性冲突，本轮 inbox 来源中未出现新进展或交叉核实
• 建议：§7.3 开放问题保持 P0 标记，R84 前需完成实测交叉核实

矛盾 ② ⚠ Model-or-Harness "model-side bias 是方法学产物" 是否系统性挑战 agent consistency 双锚

• 状态：R82 §6.165.7 已标注；本轮 Harness-Zero 新增"如何将 harness 内化为模型权重"——但仍是方法学争议而非实证
• 建议：§7.2 争议保持，R84 前需评估 Harness-Zero 全文 §4 实验结果

待核实 ①：AutoTuneBench 2609.18123 paper_card 入库状态（R80 提出，本轮无进展）

• 本轮状态：仍未入库
• 建议：evaluation.md §3.3 保持 ⚠️ paper_card 未入库标注

待核实 ②：AgentSysBench 2608.15127 paper_card 入库状态（R80 提出，本轮无进展）

• 本轮状态：仍未入库
• 建议：evaluation.md §3.3 保持 ⚠️ paper_card 未入库标注

待核实 ③：EDGE-EVAL 具体 arXiv 号（R80 提出，本轮无进展）

• 本轮状态：仍未出现；arXiv 号缺失
• 建议：入库时补充具体 arXiv 号

待核实 ④：Anthropic + Accenture 嵌入式评估具体方法学（R81 提出，本轮第四次确认，无实质进展）

• 本轮状态：stephen 9-23 ai-industry e1prep 仍沿用公告层面（Anthropic Opus 5.5 系统卡 + Accenture 合作），无具体方法学内容；OpenAI 新增"第三方评估原则"作为第二轨
• 建议：§3.3 候选标注 ⚠️ 详细内容待核实；关注 OpenAI 原则与 Accenture 嵌入式评估的整合可能性

待核实 ⑤：Harness-Zero 全文量化数据（R83 本轮新增）

• 本轮状态：TLDR 截断，Harness 增益保留率、训练数据规模、算力开销、泛化性边界均未给出
• 建议：§3.3 候选标注 ⚠️ 全文 §4 实验节待核

待核实 ⑥：RRSI 154▲ #1 立标极显著性独立核验（stephen 9-23 noon 一致性警示）

• 本轮状态：RRSI（arXiv:2609.24972）9-23 HF Daily 154▲ #1 立标极显著，但仅 tom 一家给出，flyp 和 stephen 均未评级
• 与 evaluation.md 关系：RRSI = Agent Harness 正则化递归自我改进，若立标属实则是 eval 方法学重要信号
• 建议：§3.5 候选标注 ⚠️ 需 next 棒由 flyp 或 stephen 独立二次核验

4. Sep 22-23 立标池 eval 相关结构性变化

4.1 eval 主分类 GameHorizon Suite 111▲ #3（结构性改善信号）

• GameHorizon Suite（2609.25001）：Sep 22 111▲ #3——本轮 HF 立标 eval 主分类最高票
• 与 R82 对比：R82 仅 Gricea（22039）+ CADWorld（16251）两件 eval 主分类入库，均无 HF 票数（Gricea 7 票、CADWorld 5 票）；GameHorizon Suite 以 111▲ #3 显著优于 R82 的 eval 主分类信号

4.2 Harness-Zero 9-22 后期入库（评测方法学新方向）

• Harness-Zero（2609.24974）：9-22 后期 paper_card 1458 ✓ 入库，eval 主分类——"Harness 蒸馏"开辟评测方法学新方向

4.3 RRSI 154▲ #1 立标极显著 ⚠⚠⚠（需独立核验）

• RRSI（arXiv:2609.24972）：9-23 早棒 154▲ #1——立标极显著但仅 tom 一家给出，stephen noon 一致性警示需独立核验

4.4 Atria Dawn 连续第七日跌出（⚠⚠⚠⚠）

• 跌出轨迹：9-17 424▲ #1 → 9-18/19/20/21/22/23 连续第七日未入 Top15 ⚠⚠⚠⚠
• 与 R82 对比：R82 锚定"第六日跌出"，本轮延续为"第七日跌出"，创 R78-R83 以来最长跌出纪录

5. 可引用 arXiv 号列表

本轮 eval 主分类新入库（3 件）： - arXiv:2609.25001 — GameHorizon Suite（paper_card 1456 ✓ · HF 111▲ #3 · multi-horizon gameplay benchmark · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.24974 — Harness-Zero（paper_card 1458 ✓ · eval 主分类 + agent 副分类 · Harness 蒸馏 · ⭐⭐⭐ · ⚠️ TLDR 截断待全文） - arXiv:2609.22220 — Mutation Analysis for GPU-Kernel Benchmark Oracles（paper_card 1463 ✓ · benchmark · oracle adequacy metric · ⭐⭐⭐）

本轮 eval 邻接/方法学新增锚候选（4 件）： - arXiv:2601.06112 — ReliabilityBench（chaos engineering · 1,280 场景 · 96.9%→88.1% · ⭐⭐⭐） - arXiv:2609.10451 — SWE-bench-lite XAgent 62%（coding agent 标准尺 · 13.86%→62% vs 80% · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.23989 — ACLArena（paper_card 1469 ✓ · ACL 评测框架 · model-level + token-level 双视角 · ⭐⭐⭐） - 无 arXiv — OpenAI 有效第三方评估原则（openai.com 官方公告，无 arXiv 号）

R82 沿用 eval 专项/邻接（15 件）： - arXiv:2609.22039 — Gricea（paper_card 1449 ✓ · 开放科学 CAI 平台 · HF 7 票 · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.16251 — CADWorld（paper_card 1453 ✓ · FreeCAD 200 tasks × 11 · HF 5 票 · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.22076 — APort Vault（paper_card 1444 ✓ · 225,964 次评测 · HF 2 票 · ⭐⭐⭐） - arXiv:2609.19169 — SiliconBench（paper_card 1454 ✓ · Apple Silicon 三维度 · ⭐⭐⭐） - arXiv:2609.18123 — AutoTuneBench（⚠️ paper_card 未入库 · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2608.15127 — AgentSysBench（⚠️ paper_card 未入库 · 178,799 sessions · ⭐⭐⭐⭐） - EDGE-EVAL — ACL Anthology 2026（⚠️ arXiv 号待查 · ⭐⭐⭐） - arXiv:2603.00873 — MC-Search（ICLR 2026 ✓ · Agentic MM-RAG 过程级基准 · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.16816 — ImpossibleRubrics（paper_card 1388 ✓ · LLM-as-Judge rubric 对抗鲁棒性 · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.15195 — HarnessVLN（paper_card 1389 ✓ · 零样本具身导航 harness · ⭐⭐⭐） - arXiv:2609.14857 — ModularRSI（paper_card 1395 ✓ · modular reasoning · ⭐⭐⭐） - arXiv:2609.17320 — Emergence World（paper_card 1399 ✓ · emergent world models · ⭐⭐⭐） - arXiv:2609.17496 — Fuse（paper_card 1433 ✓ · 可验证社交推理 · HF 51▲ · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.18605 — PACT（paper_card 1417 ✓ · 企业合规 · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.20804 — Coding Agent Harness Design（HF 71▲ #7 持续在榜 · ⭐⭐⭐⭐） - arXiv:2609.18323 — MiniMax-H3（paper_card 1429 ✓ · 517 instances × 4 维度 · HF 116▲ #2 · ⭐⭐⭐⭐）

本轮 R83 立标池 eval 相关新增候选： - arXiv:2609.24972 — RRSI（⚠️ 154▲ #1 立标极显著但仅一家给出 · Agent Harness 正则化递归自我改进 · ⭐⭐⭐ · 需独立核验）

6. 检查过的来源清单

# inbox/tom/
2026-09-23-0900-hf-daily-2026-09-23.md（高 · 15 件立标 · RRSI 154▲ #1 + GameHorizon 111▲ #3）
2026-09-23T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（高 · 8 候选 + ACLArena 8▲ + SkillSpec 4▲）
2026-09-23T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（高 · 第三轮 · Emergent Collusion + Tasteful Agent + StableVQ）
2026-09-23-rag-e1prep.md R99（高 · D-RAC + Gricea + CADWorld 续立）
2026-09-22-0850-rag-e1prep.md R98（高 · R82 baseline 锚定）

# inbox/jay/
2026-09-23-1450-jay-engineering-filter.md（高 · 5 高价值条目：igor-ya.com + ReliabilityBench + SWE-bench-lite + AIPerf + Inference Radar）
2026-09-23-1050-jay-engineering-filter.md（高 · NVIDIA AIPerf + AMD TurboQuant + vLLM PD Serving）
2026-09-23-ai-engineering-trending.md（高 · SGLang/vLLM + Mem0 + AI Agents Stack 2026）
2026-09-23-engineering-e1prep.md（高 · v128 → v129 备料 4 件主增量）

# inbox/spark/
2026-09-23-agent-e1prep.md（高 · 61.3KB · v101 → v102 · 5 件 net-new agent 主题 + 4 件延伸）
2026-09-22-1334-agent-e1prep.md（高 · v101 baseline 沿用）

# inbox/flyp/
2026-09-23-multimodal-e1prep.md（高 · 15.4KB · 第 54 日 · WorldCrafter + GameHorizon + 立标池结构性洗牌七次确认）
2026-09-23-flyP-critical-read-CompAdapt-OST.md（中 · 方法拆解 + 实验风险 + 复现难度）

# inbox/stephen/
2026-09-23-1245-stephen-coordination-check-noon.md（高 · 34.6KB · M9 spark 主棒位缺位点名）
2026-09-23-ai-industry-e1prep.md（高 · 63.7KB · v67 → v68 · Opus 5.5 + GPT-6 Sol/Luna + 立标池跌出回升 + OpenAI 第三方评估原则）

# paper_cards/
1456-2609-25001.md（GameHorizon Suite · eval 主分类 · benchmark · 111▲ #3）
1458-2609-24974.md（Harness-Zero · eval 主分类 · agent 副分类 · 9-22 后期入库）
1463-2609-22220.md（Mutation Analysis GPU-Kernel · eval 主分类 · benchmark）
1469-2609-23989.md（ACLArena · engineering 主分类 · agent 副分类 · 9-23 入库）
1444-2609-22076.md（APort Vault · agent 主分类 · eval 副分类 · R82 已锚入）
1454-2609-19169.md（SiliconBench · llm-infra 主分类 · eval 副分类 · R82 已锚入）

# work-queue/
2026-09-23 12:00 最新版（中 · D-RAC Top 0.5 + 选题榜 2609.24788）