evaluation · E1 预消化简报（2026-09-24）
角色：Tom · E1 日间预消化轮（evaluation）· 窗口覆盖 2026-09-23 15:40 ~ 2026-09-24 15:40 CST 数据来源：Tom 9-23 evaluation e1prep（R83 基线）+ Stephen 9-24 ai-industry e1prep + Jay 9-24 engineering-filter + spark 9-24 agent-e1prep + flyp 9-24 multimodal-e1prep + paper_cards 1484-1491 批次 + Tom 9-24 radar + HF Daily 9-24 早棒 + work-queue 9-24 14:00 活文档基线：evaluation.md R83 锚定（GameHorizon Suite 2609.25001 + Harness-Zero 2609.24974 + Mutation Analysis 2609.22220 + ACLArena 2609.23989 + Gricea 2609.22039 + CADWorld 2609.16251 + APort Vault 2609.22076 + SiliconBench 2609.19169 + SWE-bench-lite 2609.10451 + ReliabilityBench 2601.06112 + igor-ya.com + OpenAI 第三方评估原则 + AutoTuneBench 2609.18123 + AgentSysBench 2608.15127 + EDGE-EVAL 待入库）
0. 基线对齐与本轮概述
R83→R84 锚定状态： - R83 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——⚠️ R84 活文档应保留"待入库"标注 - R83 锚入的 3 件 eval 主分类 paper_card（GameHorizon Suite + Harness-Zero + Mutation Analysis）本轮无状态更新，paper_card 仍在库 - ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 框架矛盾本轮无新进展，保持 P0 开放问题标记 - JEV-as-a-Judge（2609.26550，paper_card 1487 ✓）是本轮唯一 eval 主分类新入库 paper_card
本轮 E1-R84 增量摘要： - 1 件 eval 主分类 paper_card 新入库（JEV-as-a-Judge 2609.26550，Sep 24 入库，evaluation 主分类，置信度路由决策型 judge） - 1 件 eval 邻接/副分类 paper_card 新入库（Agensh 2609.26781，Sep 24 入库，agent 主分类，eval 副分类，无中心编排器 1,024 agents harness） - 1 件 eval 邻接 paper_card 新入库（Tri-PvP 2609.06011，Sep 24 入库，multimodal 主分类，eval 副分类，三模态冲突 benchmark 8000 样本） - 1 件 eval 工程方法学新信号：NVIDIA 官方博客 Agent Eval 框架（step-level vs E2E 双层 + pytest 真实场景 + 2026-09-21 极新） - HF Daily 9-24 早棒 eval 相关信号：GameHorizon Suite 115▲ #3（持平 R83）、Realtime-Venus 206▲ #1（系统/交互类，非 eval 专项）、Tasteful Agent 111▲ #4（新立，长视野品味评估，非 eval 专项） - ⚠️ 立标池结构性轮替确认：Realtime-Venus 重召回 206▲ #1 印证 Stephen 的"立标池从模型/方法转向系统/交互"判断；eval 相关件（GameHorizon Suite）未进一步升档，但保持 #3 位置
1. 增量条目（4 件 eval 邻接/专项新信号）
增量 ① JEV-as-a-Judge arXiv:2609.26550 · paper_card 1487 ✓ · Sep 24 入库 · evaluation 主分类确认 · method 形态 · HF 18▲
- 来源：paper_card 1487 ✓（Sep 24 入库，主分类 evaluation，形态 method）+ tom 9-24 radar #1 高价值 + spark 9-24 agent-e1prep（增量 ④）+ stephen 9-24 ai-industry e1prep（paper_cards 入库记录）
- arXiv 号：
arXiv:2609.26550JEV-as-a-Judge: Accept When Confident, Escalate When Unsure - 要点：
- 核心问题：LLM-as-a-judge 支持跨任务评估，但在大规模场景下推理成本与置信度可靠性成为关键问题
- JEV-as-a-Judge 方案：仅做判断的 decision-only judge 提供经济高效的首轮判别，并识别何时需要更强评估——与十六种生成式与奖励模型 judge 对比（盲法人类裁定作为 ground truth）
- 核心数据：在普通偏好与有证据支撑的事实性任务上，与最强对照的 SOTA LLM judge 仅相差 3 个百分点，成本仅为后者的 0.36%
- 新机制：置信度路由（confidence routing）——不确定时自动升级到更强评估器
- 与 R83 §5 arXiv 号列表关系：arXiv:2609.26550 本轮新增（R83 未收录）；R83 已收录 Coding Agent Harness（2609.20804）+ Harness-Zero（2609.24974）+ HarnessVLN（2609.15195）
- 方法学意义：首个在 eval 方法学层面提供"成本-精度帕累托边界"量化数据的论文；置信度路由回答了 R83 §3.3 开放问题"评估成本 vs 置信度"——提供了具体工程解法
- 与活文档现有脉络的关系：R83 §2.1 评测方法学延革（Harness-Zero + GameHorizon Suite + Mutation Analysis）+ R83 §3.5 Harness 生态二十角候选（Harness-Zero "Agent-as-Harness" 蒸馏方向）；JEV-as-a-Judge 与 Harness-Zero 同属评测方法学成本优化方向——Harness-Zero 优化 harness 设计（从"次优共享"到"蒸馏内化"），JEV-as-a-Judge 优化 judge 评估（从"全量 SOTA"到"置信度路由"）
- 建议归入节：evaluation.md §2.1 评测方法学延革（JEV-as-a-Judge 作为评测成本优化新基线）+ §3.5 Harness 生态二十角候选（JEV 与 Harness-Zero 构成 cost-efficiency 双锚）+ §7.3 开放问题（置信度路由 vs 形式化验证 SkillSpec Hoare-style 的互补关系）
- 可信度：⭐⭐⭐⭐（paper_card 1487 ✓ Sep 24 当日入库 + eval 主分类 + method 形态 + 16 种 judge 对比 + 盲法人类裁定 + 0.36%/3% 具体数字 + spark #1 高价值）
- ⚠️ 待核实：多步推理链任务中 3% 差距是否扩大；置信度路由"不确定性度量"的校准方法；第三方独立 benchmark 启动状态；0.36% 成本数据来源的计算条件
增量 ② Agensh arXiv:2609.26781 · paper_card 1486 ✓ · Sep 24 入库 · agent 主分类 · eval 副分类确认 · 1,024 agents 无中心编排器 harness
- 来源：paper_card 1486 ✓（Sep 24 入库，主分类 agent，形态 method，副分类 evaluation）+ tom 9-24 radar #2 高价值 + spark 9-24 agent-e1prep（增量 1，work-queue Top 0.5）+ stephen 9-24 ai-industry e1prep（paper_cards 入库记录）+ jay 9-24 engineering-filter（InfoQ Agent Harness talk 相关）
- arXiv 号：
arXiv:2609.26781Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents - 要点：
- 核心问题：现有 multi-agent harness 的可扩展性常受限于中心编排器分配任务与协调 worker 的能力瓶颈
- Agensh 方案：无需中心编排器的可扩展自组织 multi-agent harness；并发 worker 运行多智能体协作循环，持续收集上下文、自主认领并自分配子任务、执行动作并共享完成状态
- 评测维度：1,024 agents 并发协作场景下的任务分配有效性 + 协调效率 + 最终任务完成质量
- paper_card 入库状态：1486 ✓ Sep 24 入库，主分类 agent，副分类 evaluation
- 与 R83 §5 arXiv 号列表关系：arXiv:2609.26781 本轮新增（R83 未收录）；Agensh 是继 Harness-Zero 之后第二件 eval 副分类的 harness 专项论文
- 方法学意义：Harness 架构层面的可扩展性突破——1,024 agents 并发协调是当前已知最大规模 multi-agent harness 评测之一；InfoQ QCon AI 2026 talk（OpenAI Vinoth Govindarajan）同步讨论 Agent harness 四项关键设计原则，与 Agensh 形成工程实践与学术论文的交叉印证
- 与活文档现有脉络的关系：R83 §3.5 Harness 生态二十角候选（Harness-Zero "Agent-as-Harness" 蒸馏 + Coding Agent Harness Design）；Agensh 新增Harness 可扩展性维度——1,024 agents 自组织协调架构，与 InfoQ "执行权限范围界定"（四原则之一）形成工程层面的呼应
- 建议归入节：evaluation.md §3.5 Harness 生态二十角候选（Agensh 作为无中心编排器大规模 multi-agent harness 评测候选）+ §4 维度化指标体系（multi-agent 并发协调效率评测维度新增）
- 可信度：⭐⭐⭐⭐（paper_card 1486 ✓ Sep 24 当日入库 + eval 副分类 + 1,024 agents 具体规模 + work-queue Top 0.5 + spark #2 高价值）
- ⚠️ 待核实：1,024 agents 协调效率具体量化数据；与中心编排器架构的对比实验结果；Agensh 评测任务完成质量的指标定义
增量 ③ NVIDIA 官方博客 Agent Eval 框架 developer.nvidia.com · step-level vs E2E 双层 + pytest 真实场景 · 2026-09-21 极新
- 来源：jay 9-24T1450 engineering-filter（高价值 #2 保留）+ https://developer.nvidia.com/blog/how-to-evaluate-ai-agents-from-tool-calls-to-task-completion
- arXiv 号：无（NVIDIA Developer Blog 技术博客，非 arXiv）
- 要点：
- step-level vs E2E evaluation 双层框架：
- step-level：追踪 chain 中哪一步断裂，用于 debugging 和 fine-tuning 目标定位
- E2E（end-to-end）：用户实际体验，production release gate 依据
- pytest 真实示例：触发
_pytest.capture.EncodedFile报错场景，真实复现 agent 在 step 1 失败 vs step 9 失败被压缩为相同 "task failed" 的问题 - 失败案例分析：step-level 可精确定位 chain 断裂点，E2E 无法区分失败位置
- Benchmark 局限性讨论：AgentBench / WebArena / Mintaka 等现有 benchmark 的覆盖范围讨论
- 与活文档现有脉络的关系：R83 §4 维度化指标体系（稳定性/鲁棒性评测维度 + ReliabilityBench 96.9%→88.1% 基线）；NVIDIA 双层框架提供了生产级 agent evaluation 的 step-level 定位方法论，与 ReliabilityBench 的压力场景评测形成"失败定位 vs 失败预防"的互补
- 建议归入节：evaluation.md §4 维度化指标体系（step-level vs E2E 双层评测框架作为生产级 eval 方法论）+ §7.3 开放问题（NVIDIA 双层框架与 flyp RiskChainBench 失败归因 decomposition 的方法学关系）
- 可信度：⭐⭐⭐⭐（NVIDIA 官方技术博客 + 2026-09-21 极新日期 + 真实 pytest 场景 + Chris Alexiuk 等署名作者）
- ⚠️ 待核实：双层框架在 non-coding agent 场景（WebArena / OSWorld 等）的迁移可行性；step-level 断裂点的自动化检测方法
增量 ④ Tri-PvP arXiv:2609.06011 · paper_card 1491 ✓ · Sep 24 入库 · multimodal 主分类 · eval 副分类确认 · 8000 样本三模态冲突 benchmark
- 来源：paper_card 1491 ✓（Sep 24 入库，主分类 multimodal，形态 benchmark，副分类 evaluation）+ tom 9-24 radar + stephen 9-24 ai-industry e1prep（paper_cards 入库记录）
- arXiv 号：
arXiv:2609.06011Tri-PvP: Exposing Modality Bias in Omni-Modal Large Language Models through Perceptual-Propositional Evidence Conflicts - 要点：
- 核心问题：现有 omni-modal benchmark 将感知信号（照片/录音）与命题信号（陈述）混为一谈，导致模态偏差测量与证据形式偏差相互混淆
- Tri-PvP 方案：8,000 样本三模态冲突 benchmark，跨视觉/音频/文本三种模态分别注入感知信号与命题信号冲突，使模态偏差可干净归因
- 评测维度：跨模态冲突下的 modality bias 量化分解
- paper_card 入库状态：1491 ✓ Sep 24 入库，副分类 evaluation
- 与活文档现有脉络的关系：R83 §4 维度化指标体系（LLM-as-Judge rubric 对抗鲁棒性方向 + Tri-PvP 新增模态偏差可归因性评测维度）；与 ImpossibleRubrics 同属"防止评估被表面特征欺骗"方向——ImpossibleRubrics 聚焦 rubric 对抗，Tri-PvP 聚焦模态冲突下的证据形式区分
- 建议归入节：evaluation.md §4 维度化指标体系（Tri-PvP 作为模态偏差可归因性评测候选）+ §7.3 开放问题（Tri-PvP 与 OmniVChat / OmniEdu 的 multimodal 评测体系关系）
- 可信度：⭐⭐⭐（paper_card 1491 ✓ Sep 24 入库 + eval 副分类 + 8000 样本具体规模 + 三模态冲突设计具体；但 multimodal 主分类，eval 副分类，信号强度为 eval 邻接级）
- ⚠️ 待核实：8,000 样本的具体模态分布；模态偏差量化指标的具体定义；与现有 omni-modal benchmark（SimMC3 / MM-Vet 等）的关系
2. Sep 22-24 paper_cards eval 相关新卡核查
Sep 22-24 eval 主分类卡（4 件）
| 编号 | arXiv | 标题 | 主分类 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| 1456 | 2609.25001 | GameHorizon Suite: Multi-Horizon Data and Evaluation in Gameplay | evaluation | Sep 22 入库 · HF 115▲ #3（R83 锚入） |
| 1458 | 2609.24974 | Harness-Zero: Harness Distillation via Agent-as-Harness | evaluation | 9-22 后期入库 · TLDR 截断（R83 锚入） |
| 1463 | 2609.22220 | Mutation Analysis for GPU-Kernel Benchmark Oracles | evaluation | Sep 22 入库 · benchmark（R83 锚入） |
| 1487 | 2609.26550 | JEV-as-a-Judge: Accept When Confident, Escalate When Unsure | evaluation | Sep 24 入库 · method · 18▲ · ⭐⭐⭐⭐ |
Sep 22-24 eval 邻接/副分类卡（5 件）
| 编号 | arXiv | 标题 | 主分类 | eval 关系 |
|---|---|---|---|---|
| 1469 | 2609.23989 | ACLArena: Agent Continue Learning in Multi-stage Post-training | engineering | eval 邻接（ACL 评测框架 · model-level + token-level 双视角 · R83 锚入） |
| 1486 | 2609.26781 | Agensh: Scaling Organizational Intelligence to 1,024 Agents | agent | eval 副分类（无中心编排器 harness · 1,024 agents · ⭐⭐⭐⭐） |
| 1444 | 2609.22076 | APort Vault: Benchmarking AI Agent Payment Authorization | agent | eval 副分类（支付授权安全 · 225,964 次评测 · R83 锚入） |
| 1454 | 2609.19169 | SiliconBench: Speed, Memory, and Fidelity for LLM Serving | llm-infra | eval 副分类（Apple Silicon serving 评测 · R83 锚入） |
| 1491 | 2609.06011 | Tri-PvP: Exposing Modality Bias in Omni-Modal LLMs | multimodal | eval 副分类（8000 样本三模态冲突 · ⭐⭐⭐） |
说明：Sep 22-24 是 eval 主分类入库的中等密度窗口（4 件，R83 窗口 3 件 + 本轮 1 件）；JEV-as-a-Judge 以 method 形态入库（非 benchmark），填补了 eval 方法学层面的成本效率量化空白；Agensh 以 eval 副分类入库，填补了大规模 multi-agent harness 评测的可扩展性空白。
3. 矛盾与待核实
矛盾 ① ⚠⚠ ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 框架 —— R83 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，R85 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：R83 §6.165.7 已标注；本轮 JEV-as-a-Judge 的置信度路由机制（"不确定时升级"）与 Harness-Zero 的"蒸馏内化"构成互补，但仍是方法学层面的工程方案，无实证推翻或支持 model-side bias 系统性挑战
- 建议：§7.2 争议保持，R85 前需评估 JEV-as-a-Judge 全文章节 §4 数据
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，本轮无实质进展）
- 本轮状态：Stephen 9-24 ai-industry e1prep 仍沿用公告层面；OpenAI 新增 Sam Altman 联合国安理会发言（§增量 2.1），构成 frontier lab 治理公开化国际维
- 建议：§3.3 候选标注 ⚠️ 详细内容待核实
待核实 ⑤：Harness-Zero 全文量化数据（R83 本轮新增，本轮无进展）
- 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（R83 提出，本轮仍未独立核验 ⚠⚠⚠）
- 本轮状态：stephen 9-24 ai-industry e1prep（v68）仍未独立核验；flyp 9-24 multimodal-e1prep 仍未独立核验（主轴不同）；RRSI 本轮早棒未入 Top15
- 与 evaluation.md 关系：RRSI（arXiv:2609.24972）= 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 ⚠️ 需下轮由 flyp 或 stephen 独立二次核验
待核实 ⑦：JEV-as-a-Judge 全文量化数据（R84 本轮新增）
- 本轮状态：TLDR 截断；多步推理链任务中 3% 差距是否扩大；置信度路由不确定性度量校准方法；第三方独立 benchmark 状态
- 建议：§2.1 候选标注 ⚠️ 全文待核
4. Sep 23-24 立标池 eval 相关结构性变化
4.1 JEV-as-a-Judge 18▲ 新立标（eval 方法学新信号）
- JEV-as-a-Judge（2609.26550）：Sep 24 18▲ ——eval 方法学论文新立标，0.36% 成本数据是该方向首次量化
4.2 GameHorizon Suite 115▲ #3 持平（R83 锚入信号稳定）
- GameHorizon Suite（2609.25001）：9-23 111▲ #3 → 9-24 115▲ #3 ——eval 主分类在榜第 2 日，信号稳定
4.3 Atria Dawn 连续第八日跌出（⚠⚠⚠⚠⚠）
- 跌出轨迹：9-17 424▲ #1 → 9-18~9-24 连续第八日未入 Top15 ⚠⚠⚠⚠⚠
- ⚠ 重要警示：这是 R78-R84 以来 Atria Dawn 最长跌出纪录；与 flyp 的"评估污染 + 票数真实性"6 项反方证据共同构成元评测层面的持续性批判
4.4 立标池结构性轮替第八次确认（系统/交互 > 模型/方法）
- Realtime-Venus（2609.13814）：9-24 早棒 206▲ #1 重召回——立标池从"模型/方法"转向"系统/交互"轮替第八次确认
- GameHorizon Suite（115▲ #3）保持 eval 主分类在榜；Tasteful Agent（111▲ #4）新立，长视野品味评估非 eval 专项
5. 可引用 arXiv 号列表
本轮 eval 主分类新入库（1 件）：
- arXiv:2609.26550 — JEV-as-a-Judge（paper_card 1487 ✓ · eval 主分类 · method · 置信度路由 decision-only judge · 3% / 0.36% · ⭐⭐⭐⭐）
本轮 eval 邻接/副分类新入库（2 件）：
- arXiv:2609.26781 — Agensh（paper_card 1486 ✓ · eval 副分类 · 1,024 agents 无中心编排器 harness · ⭐⭐⭐⭐）
- arXiv:2609.06011 — Tri-PvP（paper_card 1491 ✓ · eval 副分类 · 8000 样本三模态冲突 benchmark · ⭐⭐⭐）
本轮 eval 工程方法学新增（1 件）： - 无 arXiv — NVIDIA Agent Eval 框架（developer.nvidia.com · step-level vs E2E 双层 · pytest 真实场景 · 2026-09-21 · ⭐⭐⭐⭐）
R83 沿用 eval 专项/邻接（16 件）：
- arXiv:2609.25001 — GameHorizon Suite（paper_card 1456 ✓ · HF 115▲ #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 · ⭐⭐⭐）
- arXiv:2609.23989 — ACLArena（paper_card 1469 ✓ · ACL 评测框架 · model-level + token-level 双视角 · ⭐⭐⭐）
- 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 · ⭐⭐⭐⭐）
- 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 serving 三维度 · ⭐⭐⭐）
- arXiv:2609.10451 — SWE-bench-lite XAgent 62%（coding agent 标准尺 · 13.86%→62% vs 80% · ⭐⭐⭐⭐）
- arXiv:2601.06112 — ReliabilityBench（chaos engineering · 1,280 场景 · 96.9%→88.1% · ⭐⭐⭐）
- arXiv:2609.18123 — AutoTuneBench（⚠️ paper_card 未入库 · ⭐⭐⭐⭐）
- arXiv:2608.15127 — AgentSysBench（⚠️ paper_card 未入库 · 178,799 sessions · ⭐⭐⭐⭐）
- 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:2609.17320 — Emergence World（paper_card 1399 ✓ · emergent world models · ⭐⭐⭐）
R83 沿用 eval 方法学锚（5 件）：
- arXiv:2609.20804 — Coding Agent Harness Design（HF 71▲ #7 后跌出 · ⭐⭐⭐⭐）
- arXiv:2609.18605 — PACT（paper_card 1417 ✓ · 企业合规 · ⭐⭐⭐⭐）
- arXiv:2609.17496 — Fuse（paper_card 1433 ✓ · 可验证社交推理 · HF 51▲ · ⭐⭐⭐⭐）
- arXiv:2609.18323 — MiniMax-H3（paper_card 1429 ✓ · 517 instances × 4 维度 · HF 116▲ #2 · ⭐⭐⭐⭐）
- EDGE-EVAL — ACL Anthology 2026（⚠️ arXiv 号待查 · ⭐⭐⭐）
本轮 R84 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，仍未独立核验）
6. 增量条数汇总
| 类别 | 条数 | 编号 |
|---|---|---|
| eval 主分类新入库 | 1 | ① JEV-as-a-Judge（2609.26550，paper_card 1487 ✓，eval 主分类，method，置信度路由 decision-only judge，Sep 24） |
| eval 副分类新入库 | 2 | ② Agensh（2609.26781，paper_card 1486 ✓，agent 主分类，eval 副分类，1,024 agents 无中心编排器 harness）+ ③ Tri-PvP（2609.06011，paper_card 1491 ✓，multimodal 主分类，eval 副分类，8000 样本三模态冲突 benchmark） |
| eval 工程方法学新增 | 1 | ④ NVIDIA Agent Eval 框架（developer.nvidia.com，step-level vs E2E 双层，pytest 真实场景，2026-09-21 极新） |
| 合计净增量 | 4 | ①-④ |
arXiv 号数量：1 件本轮 eval 主分类 + 2 件本轮 eval 邻接/副分类 + 1 件无 arXiv（NVIDIA）+ 16 件 R83 沿用 + 5 件 R83 沿用方法学锚 + 1 件立标候选 = 25 件
7. 检查过的来源清单
# inbox/tom/
2026-09-24-0900-hf-daily-2026-09-24.md（15 件立标信号：Realtime-Venus 206▲ #1 + GameHorizon 115▲ #3 + Tasteful Agent 111▲ #4）
2026-09-24-agent-rag-longcontext-radar.md（JEV-as-a-Judge #1 高价值 18▲ + Agensh #2 9▲ + LatentPort 4▲ + RoboFollow 4▲）
2026-09-24-rag-e1prep.md R100（LatentPort RAG/memory 交叉 + RoboFollow RAG 评估方法论邻接）
2026-09-23-evaluation-e1prep.md R83（GameHorizon + Harness-Zero + Mutation Analysis + 7 件 eval 增量锚定基线）
# inbox/jay/
2026-09-24T1450-jay-engineering-filter-sep24.md（NVIDIA Agent Eval 框架高价值 #2 保留 + 5 高价值保留）
2026-09-24-1335-afternoon-briefing-inference-agent-security-hf.md（eval 相关）
2026-09-24-engineering-e1prep.md（eval 邻接）
# inbox/spark/
2026-09-24-agent-e1prep.md（Agensh 2609.26781 work-queue Top 0.5 + JEV-as-a-Judge 增量 ④ 置信度路由 + RoboFollow 增量 ③ 场景熵诊断基准）
# inbox/flyp/
2026-09-24-1000-rss-cameron-wolfe.md（Agent 评估详尽指南 · eval 邻接）
2026-09-24-multimodal-e1prep.md（RRSI 立标极显著仍未独立核验 + OmniVChat 沿用）
# inbox/stephen/
2026-09-24-ai-industry-e1prep.md v68（Sam Altman 联合国安理会 + RRSI 仍未独立核验 + paper_cards 1484-1489 入库确认 + Claude AI for Science 双件 + GameHorizon 115▲ #3 确认）
# paper_cards/
1487-2609-26550.md（JEV-as-a-Judge · eval 主分类 · method · 18▲ · Sep 24 入库）
1486-2609-26781.md（Agensh · agent 主分类 · eval 副分类 · 9▲ · Sep 24 入库）
1491-2609-06011.md（Tri-PvP · multimodal 主分类 · eval 副分类 · 2▲ · Sep 24 入库）
1456-2609-25001.md（GameHorizon Suite · eval 主分类 · HF 115▲ #3 · R83 锚入）
1458-2609-24974.md（Harness-Zero · eval 主分类 · TLDR 截断 · R83 锚入）
1463-2609-22220.md（Mutation Analysis GPU-Kernel · eval 主分类 · R83 锚入）
1469-2609-23989.md（ACLArena · engineering 主分类 · eval 邻接 · R83 锚入）
1444-2609-22076.md（APort Vault · agent 主分类 · eval 副分类 · R83 锚入）
1454-2609-19169.md（SiliconBench · llm-infra 主分类 · eval 副分类 · R83 锚入）
# work-queue/
2026-09-24 14:00（无 eval 专项净新增警告；Agensh 2609.26781 Top 0.5 待深度解读）
8. 无显著新增量时的如实说明
本轮 eval 领域有实质增量：1 件 eval 主分类 paper_card 入库（JEV-as-a-Judge，2609.26550，置信度路由 decision-only judge，3%/0.36%）+ 2 件 eval 副分类入库（Agensh 1,024 agents 无中心编排器 + Tri-PvP 8000 样本三模态冲突）+ 1 件 eval 工程方法学新增（NVIDIA Agent Eval step-level vs E2E 双层框架）——信号密度低于 R83 的 7 件 eval 专项（GameHorizon Suite + Harness-Zero + Mutation Analysis + ReliabilityBench + SWE-bench-lite + igor-ya + OpenAI 原则），但 JEV-as-a-Judge 是本轮最高质量的 eval 方法学新增。
信号质量评估： - JEV-as-a-Judge（2609.26550）是本轮最高价值 eval 主分类入库，paper_card 1487 ✓ Sep 24 当日入库，0.36% 成本 + 3% 精度差距首次提供了评测成本-精度帕累托边界量化数据；置信度路由机制是 eval 成本优化的工程方案，与 Harness-Zero 蒸馏方向构成互补 - Agensh（2609.26781）work-queue Top 0.5，paper_card 1486 ✓ Sep 24 当日入库，1,024 agents 无中心编排器是当前已知最大规模 multi-agent harness 评测之一，填补了 eval 副分类 harness 可扩展性空白 - NVIDIA Agent Eval 框架（2026-09-21）是本轮唯一的 eval 工程方法学新增，step-level vs E2E 双层框架 + pytest 真实场景为生产级 agent evaluation 提供了可操作的工程路径 - Tri-PvP（2609.06011）paper_card 1491 ✓ Sep 24 当日入库，8000 样本三模态冲突 benchmark 填补了 omni-modal 模态偏差可归因性评测空白，但 eval 信号强度为邻接级 - RRSI（2609.24972）154▲ #1 立标极显著，本轮仍无独立核验（stephen + flyp 均未核验），⚠️ 保持预备级标注 - Atria Dawn 连续第八日跌出 Top15，创 R78-R84 以来最长跌出纪录
R84 活文档建议关注：① JEV-as-a-Judge 全文量化数据（多步推理链 3% 差距扩大问题 + 置信度路由校准方法）；② Agensh 1,024 agents 协调效率具体数据；③ Harness-Zero 全文 §4 实验节（增益保留率 + 泛化性边界）；④ AutoTuneBench / AgentSysBench paper_card 入库进度（P0 持续）；⑤ EDGE-EVAL arXiv 号查证；⑥ ImpossibleRubrics vs MC-Search HAVE 矛盾实测核实（P0 持续）；⑦ RRSI 154▲ #1 独立核验（⚠⚠⚠ 连续三轮未核验）
Tom · 2026-09-24 15:40 CST · E1 预消化 · evaluation · R84 窗口覆盖完成 · 1 件 eval 主分类新入库（JEV-as-a-Judge 2609.26550，paper_card 1487 ✓，置信度路由 decision-only judge，3%/0.36%）+ 2 件 eval 副分类新入库（Agensh 2609.26781 paper_card 1486 ✓ + Tri-PvP 2609.06011 paper_card 1491 ✓）+ 1 件 eval 工程方法学新增（NVIDIA Agent Eval 框架 step-level vs E2E 双层）+ ⚠️ RRSI 154▲ #1 连续第三轮未独立核验 + ⚠️ Atria Dawn 连续第八日跌出