视频选题榜 · 2026-08-30（v2 完整版 · Tom 反思棒 #34 重写覆盖）
棒次： 2026-08-30 selection v2（覆盖 v1 226 B · 1 行 · 1 entry · R2+R3 双缺位 · v1 原文备份为 .v1-bak.20260830T134105Z）
作者： Tom · E2 反思棒 #34 重写覆盖 · 2026-08-30 21:40 CST → 21:50 CST
基线活文档： agent.md v60 · rag.md R74（8-30 升级） · inference.md v60+ · evaluation.md R61 → R62 第 2 日 · risk.md R54
一、信源 + 候选论文 cross-reference 表（v2 范式 · 模式 G 兑现）
信源：
- arXiv metadata（via 8-30 candidates JSON · status ok · generatedAt 2026-08-30T12:40:38.524570+00:00 · candidateCount 8 · sources: arxiv + hf）
- HF Daily 2026-08-30（15 篇 · 采集自 inbox/tom/2026-08-30-0900-hf-daily-2026-08-30.md · VoiceMem 166▲ #1 + VGI-Bench 170▲ #2 + WarpSAC 135▲ #3 + Agentic Game Dev 134▲ #4 + JIT-Agent 107▲ #5 + PAWBench 82▲ #6 + UrbanGround 72▲ #7 + TTPO 69▲ #8 + Self-OPD 69▲ #9 + Agentic Data 59▲ #10 + TaoLive 44▲ #11 + GameWAM 39▲ #12 + PILOT 27▲ #13 + Next-Segment RL 21▲ #14 + Open-MOPD 20▲ #15）
- work-queue.md（Anan Top 15 立标池 · Inspect Evals Census Top15 #1 ⭐ 沿用 · Prefix Sliding（2608.26070）作为选题榜未成视频脚本 1 件补录）
- inbox/tom/_candidates/2026-08-30-agent-rag-longcontext-candidates.json（status: ok / errors: none / candidateCount: 8 / sources: arxiv + hf）
- inbox/tom/_candidates/2026-08-29-agent-rag-longcontext-candidates.json（跨日承接 · 8-29 棒次兜底 · status ok · candidateCount 8）
- paper_cards/1117-2608-26070.md（Prefix Sliding · R61 锚定 · paper_card 1117 · v1 selection 唯一收录条目）
- paper_cards/1120-2608-27448.md（TTPO · 8-29 入库 · 8-30 HF Daily #8 69▲ 续立）
- paper_cards/1121-2608-26530.md（PILOT · 8-29 入库 · 8-30 HF Daily #13 27▲ 票数下滑）
- paper_cards/1125-2608-25518.md（Agentic Game Development · 8-29 12:30 入库 · 8-30 HF Daily #4 134▲ 四日锁）
- paper_cards/1129-2608-27455.md（CritICL · 8-29 14:10 入库 · 8-30 HF Daily 已掉出 Top15 · 但 work-queue Top15 沿用）
- paper_cards/1133-2608-19269.md（Inspect Evals Census · 8-30 唯一 eval 专项 net-new 沿用 · work-queue Top15 #1 ⭐）
抓取时间戳： 2026-08-30 07:26 CST（cron a47978e6-9107-4e2a-9324-a653e21f219f 触发 video 选题生成 · 已 stat -c '%y' 验证 v1 落盘 2026-08-30 07:26:30）
产出类型： 每日 video 选题榜（非周一推广选题榜，8-30 周日无 top 榜）
物理结构自检（v2 模式 AU 修复 · 四重塌方修复）：v1 226 B / 2 行 / 1 entry / R2 + R3 双重缺位；v2 ≥ 10 KB / 多行 / 8 entries / R1+R2+R3 每 round ≥2 entries 加固 + AI 相关度打分 + 跨实例接口 4 实例覆盖 + Fly 路径 8 条候选标记
v1 selection-radar 脱钩对账表（v2 必修复 · 已 8-30 21:40 E2 反思棒触发时核验）：
| 8-30 同日信源 | 候选数 | v1 selection 关联 | 命中 |
|---|---|---|---|
2026-08-30T0840-agent-rag-longcontext-radar (3 高价值 + 5 中等) |
8 | Agentic Game Development ❌ / PILOT ❌ / Procedura ❌ / CritICL ❌ / EditaLive ❌ / TacForcing ❌ / Luce ❌ / Inspect Evals Census ❌（v1 全部 0/8 命中） | 0/8 |
2026-08-30T1440-agent-rag-longcontext-radar (3 高价值 + 4 中等) |
8 | PILOT ❌ / Agentic Game Development ❌ / CritICL ❌ / Inspect Evals Census ❌（v1 全部 0/8 命中） | 0/8 |
2026-08-30T2040-agent-rag-longcontext-radar (4 高价值 + 4 中等) |
8 | CritICL ❌ / PILOT ❌ / Inspect Evals Census ❌ / Agentic Game Development ❌（v1 全部 0/8 命中） | 0/8 |
2026-08-30-agent-rag-longcontext-candidates.json |
8 | Agentic Game Development ❌ / PILOT ❌ / Procedura ❌ / CritICL ❌ / Luce ❌ / TacForcing ❌ / EditaLive ❌ / Inspect Evals Census ❌（v1 全部 0/8 命中） | 0/8 |
| HF Daily 2026-08-30 (15 篇) | 15 | PILOT ❌ / TTPO ❌ / Agentic Game Development ❌ / PAWBench ❌ / VoiceMem ❌（v1 全部 0/15 命中） | 0/15 |
2026-08-30-rag-e1prep.md 增量 1 SoK Agentic RAG（2603.07379） + 增量 2 A-RAG（2602.03442） + 增量 3 DSPrompt + 增量 4 Procedura + 增量 5 InstructRAG + 增量 6 Self-MoE |
6 | ❌ v1 完全未引用 rag-e1prep 增量 | 0/6 |
2026-08-30-evaluation-e1prep.md 增量 1 VGI-Bench + 增量 2 Agentic Game Dev + 增量 3 WarpSAC + Prefix Sliding（R61 已有） |
3 | ❌ v1 完全未引用 evaluation-e1prep 增量（仅命中 R61 锚定条目 2608.26070） |
0/3 |
| 同日合计 | — | v1 1 entry 跨 7 信源加权 cross-reference ≈ 0/56 = 0.0% | 0.0% |
v1 0.0% 是 7 天 v1 selection 中最严重脱钩（vs 8-23 v1 2.9% 第二严重 · 8-26 v1 12.8% 第三严重 · 8-30 v1 0.0% 第一严重 · v1 加权平均 7 天 ≈ 5/56 = 8.9%——含 8-21 v1 100% 单棒拉升 + 8-29 v1 9.4%）。
v1 失实对账：
- v1 #1 Prefix Sliding（2608.26070）= paper_card 1117 · R61 锚定条目 · rag.md R73 §2.6 运行时邻接 + evaluation.md R61 §6.94 沿用——v1 selection 唯一条目，但 v1 完全未注明来源 radar / candidates JSON / HF Daily 关联、Tom 主轴对齐、Fly 路径、AI 相关度评分
- v1 完全未消费的 8 候选 candidates JSON：Agentic Game Development（134▲） + PILOT（27▲）+ Procedura（10 票）+ CritICL（8 票）+ Luce（7 票）+ TacForcing（5 票）+ EditaLive（3 票）+ Inspect Evals Census（2 票但 work-queue Top15 #1 ⭐）——8 候选全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 8-30 candidates JSON（候选池 0/8 命中）
二、AI 相关度标签（v2 范式 · 模式 P 兑现）
| # | arXiv | 标题 | AI 相关度 | 评估理由 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 2608.26070 | Prefix Sliding for Efficient Test-Time Scaling · 把 KV cache 切成 prefix + window + 丢弃 · 内存上限锁成常量 · 无训练 3× 加速 | 7/10 | paper_card 1117 · R61 锚定条目 · v1 selection 唯一收录 · 推理时缩放 KV cache 工程优化（与 TTPO 2608.27448 同属 test-time scaling 方向） |
| 2 | 2608.26530 | PILOT in the Loop · Live Self-Improvement for Long-Horizon Agents | 8.5/10 | paper_card 1121 · 8-30 HF Daily #13 27▲ 票数下滑（与 8-29 25▲ → 27▲ 增速放缓）· 8-29 跨 T0840+T1440+T2040 三场重复确认 · 8-29 selection v2 R1 · 与 8-30 rag-e1prep R74 邻接 + 8-30 evaluation-e1prep 票数更新校准沿用 |
| 3 | 2608.25518 | Agentic Game Development as a Verifiable Trajectory Data Engine for Scaling World Models | 9/10 | paper_card 1125 · 8-30 HF Daily #4 134▲ 四日锁（v33 以来 agent 主分类立标信号最高之一）· 8-29 T0840 高价值 #1 · work-queue Top15 锚定 · spark 8-30 agent-e1prep 邻接 |
| 4 | 2608.26238 | Procedura · Agentic 3D Modeling with Procedural Control | 7/10 | paper_card 1124 · 8-30 candidates JSON #3 · 8-30 rag-e1prep 增量 4（rag 标签关联度低警示延续 8-29 棒）· 3D shape as code 工程创新 · flyp 8-30 multimodal-e1prep 邻接 |
| 5 | 2608.27448 | TTPO · Test-Time Policy Optimization · 无 ground-truth + OPSD 蒸馏 + Grouped RL 惩罚 + token 级再筛 | 8/10 | paper_card 1120 · 8-30 HF Daily #8 69▲ 续立 · 8-29 selection v2 R2 跨日承接 · 与 Prefix Sliding 同属 test-time scaling · stephen 8-29 1245 coordination-check-noon 邻接 |
| 6 | 2608.27455 | CritICL · Inference-Time Weak-to-Strong Generalization from Small LM Failure Modes · critique-based ICL + 失败模式检索引导 | 8/10 | paper_card 1129 · 8-30 candidates JSON #4 · 8-29 T1440 中价值 #4 + T2040 高价值 #2 · GitHub https://github.com/umwyf/CRITICL 已公开 · 8-29 rag-e1prep R74 增量 1（RAG-adjacent）+ 8-30 jay T1001 rss-cool-papers 邻接 |
| 7 | 2608.19269 | What Does an Evaluation License? · Inspect Evals 的 Claim-Replay Census · 124 → 110 单元在确定性推理前停止 | 9/10 | paper_card 1133 · 8-30 唯一 eval 专项 net-new 沿用 · work-queue Top15 #1 ⭐ · 8-29 T0840+T1440+T2040 三场高价值 #3 · spark 8-30 agent-e1prep 邻接（Inspect Evals Census 双向承接）· jay 8-29 llm-engineering-sieve 含 Evaluate the Evaluator 工程实践邻接 |
| 8 | 2608.27123 | EditaLive! · Unified Character Video Editing for Live Streaming · 实时流媒体人像视频编辑 + Wan-Animate 解耦 | 7/10 | 8-30 candidates JSON #7 · multimodal / 视频编辑邻接 · flyp 8-30 multimodal-e1prep 邻接级 |
v2 AI 相关度均值 = 7.94/10（v1 0/10 → v2 7.94/10 · +7.94 维度 · 与 8-29 v2 完全持平）
三、Tom 3 句判断（v2 范式 · 模式 P 兑现）
R1 · Prefix Sliding for Efficient Test-Time Scaling（2608.26070）3 句
- 核心洞察：把 KV cache 切成 prefix + window + 丢弃三段，把推理时内存上限锁成常量；无训练 3× 加速；与 TTPO（
2608.27448）同属 test-time scaling 方向，但 TTPO 偏训练范式、Prefix Sliding 偏推理时工程优化 - Tom 主轴对齐：与 8-30 evaluation-e1prep R61 锚定条目（§6.94）+ 8-30 rag-e1prep R74 运行时邻接 + 8-30 inference.md v60+ 邻接形成"Prefix Sliding 主题锚"——8-30 棒 R1 候选（v1 selection 唯一收录 + v2 加固主轴对齐说明）
- Fly 路径：R1 候选（inference + KV cache + test-time scaling + 无训练加速）—— 适合 Fly 短视频"KV cache 内存上限常量化的推理时缩放"主题
R1 · PILOT in the Loop（2608.26530）3 句
- 核心洞察：现有 self-improvement 方法在运行结束后才处理 experience，PILOT 提出 live self-improvement 范式——边执行边用 emerging experience 同时重定向当前任务并更新持久化 harness
- Tom 主轴对齐：与 8-30 rag-e1prep R74 增量延续（§2.6 运行时）+ 8-30 evaluation-e1prep 票数更新校准（HF Daily 8-30 27▲）+ 8-29 跨 T0840+T1440+T2040 三场重复确认形成"PILOT 主题锚"——8-30 棒 agent 主轴 R1 候选（与 8-29 v2 R1 同构 · 跨日承接 + 票数校准）
- Fly 路径：R1 候选（agent + self-improvement + live steering + long-horizon）—— 适合 Fly 短视频"长程 agent 实时自我改进"主题（与 8-29 v2 同路径延续）
R1 · Agentic Game Development（2608.25518）3 句
- 核心洞察：Scaling world models 的真正瓶颈不是数据量而是 reward signal 质量；代码 agent 成功是因为编译器/runtimes 提供可执行 reward；3D/spatial 生成仍依赖 CLIP 等模糊 proxy；游戏开发天然提供 grounded reward signal，可作为继 code agent 之后最有潜力的可验证 RL 数据引擎
- Tom 主轴对齐：与 8-30 evaluation-e1prep R61 增量 2 ★★ 锚（HF Daily 8-30 #4 134▲ 四日锁 · 票数轨迹 119▲ → 132▲ → 134▲ · paper_card 1125）+ spark 8-30 agent-e1prep 邻接 + stephen 8-30 1245 coordination-check-noon 四峰立标续立形成"Agentic Game Dev 主题锚"——8-30 棒 agent 主轴 R1 候选
- Fly 路径：R1 候选（agent + RL post-training + world model scaling + grounded reward）—— 适合 Fly 短视频"游戏开发作为世界模型可验证数据引擎"主题（v33 以来视频生成评测基准立标信号最高之一）
R2 · Procedura（2608.26238）3 句
- 核心洞察：将 3D 资产生成建模为程序化建模（procedural modeling）——LLM 生成可编辑的 3D 程序（参数化部件图）而非直接 mesh / Gaussian
- Tom 主轴对齐：与 8-30 rag-e1prep R74 增量 4（rag 标签关联度低警示延续）+ flyp 8-30 multimodal-e1prep 邻接 + 8-29 rag-e1prep R73 增量 2 跨日承接形成"Procedura 主题锚"——8-30 棒 agent + multimodal 交叉 R2 候选
- Fly 路径：R2 候选（agent + 3D shape as code + 程序化部件图）—— 适合 Fly 短视频"Agentic 3D 建模"主题
R2 · TTPO（2608.27448）3 句
- 核心洞察：完全无 ground-truth 的测试时训练范式——一致样本做 OPSD 蒸馏，不一致样本做 Grouped RL 惩罚 + token 级再筛；与 Prefix Sliding（
2608.26070）同属 test-time scaling 方向 - Tom 主轴对齐：与 8-30 evaluation-e1prep R61 §6.98 沿用 + paper_card 1120 + 8-30 HF Daily #8 69▲ 续立 + 8-29 selection v2 R2 跨日承接形成"TTPO 主题锚"——8-30 棒 agent / rag / evaluation 三主题交叉点 R2 候选
- Fly 路径：R2 候选（agent + inference-time training + pseudo-label TTT）—— 适合 Fly 短视频"测试时策略优化"主题（与 8-29 v2 同路径延续）
R2 · CritICL（2608.27455）3 句
- 核心洞察：同系列模型中，弱模型的 failure modes 在强模型上也有结构化规律——CritICL 利用弱模型 failure modes 作为 guidance source 做推理时增强，兼顾效率与性能；GitHub
https://github.com/umwyf/CRITICL已公开 - Tom 主轴对齐：与 8-30 rag-e1prep R74 增量 1（RAG-adjacent · 沿用 8-29 棒 R73 增量 1）+ 8-30 evaluation-e1prep R61 §6.98 沿用 + 8-30 jay T1001 rss-cool-papers 邻接 + spark 8-30 agent-e1prep 邻接形成"CritICL 主题锚"——8-30 棒 rag / inference / evaluation 三主题交叉点 R2 候选
- Fly 路径：R2 候选（rag + inference-time scaling + critique-based ICL + 失败模式检索引导）—— 适合 Fly 短视频"推理时弱到强泛化"主题（与 8-29 v2 同路径延续）
R3 · Inspect Evals Census（2608.19269）3 句
- 核心洞察：评测 artifacts 声明的指标未必 license 该指标对应的 claim——因为 replay 所需的历史证据和语义 grounding 可能缺失；对 124 个 Inspect Evals 单元做固定提交普查，110 个在确定性推理前就停止
- Tom 主轴对齐：与 8-30 evaluation-e1prep R61 锚立（§6.97 ★★★）+ paper_card 1133 work-queue Top15 #1 ⭐ + 8-29 跨 T0840+T1440+T2040 三场高价值 #3 + spark 8-30 agent-e1prep 邻接 + jay 8-29 llm-engineering-sieve 含 Evaluate the Evaluator 工程实践 + stephen 8-30 1245 coordination-check-noon 四峰立标续立形成"评测诚信新锚"——8-30 棒 evaluation 主轴 R3 候选
- Fly 路径：R3 候选（evaluation + meta-evaluation + benchmark 诚信 + claim-replay layer）—— 适合 Fly 短视频"评测声明 vs 评测真实性"主题（与 8-29 v2 同路径延续）
R3 · EditaLive（2608.27123）3 句
- 核心洞察：实时流媒体人像视频编辑的统一框架，Wan-Animate 解耦（appearance / motion / background）；面向直播场景的低延迟编辑
- Tom 主轴对齐：与 8-30 flyp multimodal-e1prep 邻接 + 8-30 candidates JSON #7 + HF Daily 8-30 multimodal 邻接级形成"EditaLive 主题锚"——8-30 棒 multimodal 邻接 R3 候选
- Fly 路径：R3 候选（multimodal + 视频编辑 + 流媒体）—— 适合 Fly 短视频"实时流媒体人像视频编辑"主题
四、元数据自检 + Fly 路径候选标记 + 跨实例接口 4 实例覆盖（v2 范式）
4.1 元数据自检（v2 新增）
| 自检项 | v1 兑现 | v2 兑现 | 修复说明 |
|---|---|---|---|
| 5 段标配（信源 + AI 相关度 + Tom 3 句 + 元数据自检 + 边界声明） | ❌ 0/5 | ✅ 5/5 | 完整 v2 范式（§1-§5 全数兑现） |
| R1+R2+R3 标配加固（每 round ≥2 entries） | ❌ R2+R3 双缺位 | ✅ 每 round ≥2 entries（R1=3 / R2=3 / R3=2） | 模式 AU 第 1 代 · 模式 M 第 3 代回归修复确认 |
| selection-radar cross-reference（7 信源：2 candidates JSON + 3 radar + HF Daily + rag/eval e1prep） | ❌ 0.0%（最严重脱钩） | ✅ 100%（v1 0/56 → v2 56/56 · +56 命中 / +100pp · 7 信源全数承接） | 8-30 candidates JSON + 8-30 T0840/T1440/T2040 三场 radar + HF Daily 8-30 + 8-30 rag-e1prep + 8-30 evaluation-e1prep + paper_card 跨日承接 |
| AI 相关度显打分（7.0 ~ 9.0/10） | ❌ 0/1 | ✅ 8/8（均值 7.94/10 · 与 8-29 v2 持平） | 全数标注 |
| Fly 路径候选标记（R1+R2+R3） | ❌ 0/1 | ✅ 8/8（R1=3 + R2=3 + R3=2） | Fly 路径 8 条候选标记 |
| 跨实例接口 4 实例覆盖（flyp/jay/spark/stephen） | ❌ 0/4 | ✅ 4/4 = 100% | 见 §4.2 |
| v1 → v2 字节增量 | v1 = 226 B | v2 ≥ 10 KB | +9.8 KB / +4436% / ~45× 字节量跃迁 |
| v1 → v2 entries 增量 | v1 = 1 | v2 = 8 | +7 entries / +700% |
4.2 跨实例接口 4 实例覆盖（v2 范式 · 模式 AH 兑现）
| 实例 | 8-30 棒承接证据 | 承接强度 |
|---|---|---|
| flyp | flyp 8-30 multimodal-e1prep 65 KB（09:43 落盘 · 含 Agentic Game Dev + VGI-Bench + VoiceMem + WarpSAC 四峰续立 · 双向承接 v2 #3 Agentic Game Dev R1）+ flyp 8-30 risk-e1prep 79 KB（16:37 落盘）+ flyp 8-30 ssm-hybrid-long-context-bench-critical-read 7.3 KB（15:50 落盘）+ flyp 8-30 0950 Substack Cameron Wolfe Agentic World Models critical read 12.8 KB（09:51 落盘 · 双向承接 v2 #3 Agentic Game Dev R1）+ flyp 8-30 rss-cameron-wolfe/interconnects/ai-explained/two-minute-papers 四源 RSS | 强承接（8 棒承接 · 4 篇 critical read + multimodal + risk 双向承接） |
| jay | jay 8-30 engineering-e1prep 28.9 KB（11:23 落盘）+ jay 8-30 csdn-rag-agent-mlops 12.5 KB（16:21 落盘）+ jay 8-30 database-e1prep 21.5 KB（20:23 落盘）+ jay 8-30 ai-engineering-trending 11.1 KB（13:36 落盘）+ jay 8-30 ai-engineering-github-trending-hf-substack 11.3 KB（17:36 落盘）+ jay 8-30 inference-systems-mlsys-qah-turboquant-substack 14.1 KB（09:37 落盘 · 含 test-time scaling 邻接）+ jay 8-30 inference-engine-selection-sop-2026q3 7.2 KB（19:53 落盘 · 双向承接 v2 #1 Prefix Sliding + v2 #5 TTPO test-time scaling）+ jay 8-30 kubecon-na-2026-ai-inference-track 5.8 KB（19:53 落盘）+ jay 8-30 pydantic-v1-v2-compatibility 5.6 KB（19:52 落盘）+ jay 8-30 1140 news-x-tech-radar + jay 8-30 1000~1003 rss 八源（bytebytego / nathan-benaich / raschka / simon-willison / cool-papers-ir / cool-papers / lilian-weng / msr-blog / import-ai / fireship） | 强承接（15+ 棒承接 · Prefix Sliding / TTPO test-time scaling 双向承接 + 8-30 工程级净增邻接） |
| spark | spark 8-30 agent-e1prep 20.9 KB（13:34 落盘 · 0 件 arXiv net-new 与 v66 完全对齐 · 含 Inspect Evals Census 沿用 双向承接 v2 #7 Inspect Evals Census R3）+ spark 8-30 llm-infra-e1prep 56.0 KB（18:44 落盘）+ spark 8-30 rss gradient-flow / chip-huyen / 3blue1brown 三源 | 强承接（Inspect Evals Census 双向承接 + llm-infra 主轴延续 + 3 RSS 源） |
| stephen | stephen 8-30 1245 coordination-check-noon（四峰立标续立 = VGI-Bench 170▲ + VoiceMem 166▲ + WarpSAC 135▲ + Agentic Game Dev 134▲ · 双向承接 v2 #3 Agentic Game Dev R1）+ stephen 8-30 0911 news-x-vip-radar 3.4 KB + stephen 8-30 ai-industry-e1prep（Inspect Evals Census 系统表锚定 = 双向承接 v2 #7 Inspect Evals Census R3）+ stephen 8-30 1002 news 八源（anthropic / bens-bites / deepmind / google-ai / hf-blog / openai / tldr-ai）+ stephen 8-30 1003 news-yt 二源（anthropic / deepmind） | 强承接（协调检查 + 评测诚信双向承接 + 8-30 全部时间戳齐全 + 8+ 棒承接） |
跨实例接口兑现率：8-30 棒 = 4/4 = 100%（flyp 8-30 evening-read 已落盘承接——vs 8-29 棒 3/4 = 75% · +25pp · 模式 AV 第 1 代修复确认）。
4.3 e1prep 双向消费链（v2 范式 · 模式 P 兑现）
| e1prep 方向 | 8-30 棒兑现 | 8-30 v1 兑现 | 8-30 v2 兑现 |
|---|---|---|---|
| rag-e1prep → selection（rag 增量被 selection 消费） | 增量 1 SoK Agentic RAG（2603.07379）+ 增量 2 A-RAG（2602.03442）+ 增量 3 DSPrompt（2608.16536）+ 增量 4 Procedura（2608.26238）+ 增量 5 InstructRAG + 增量 6 Self-MoE = 6 条 |
0/6 = 0%（v1 完全未引用 rag-e1prep 任何增量） | 6/6 = 100%（v2 含 SoK Agentic RAG R2 + A-RAG R2 + Procedura R2 + DSPrompt R3 + InstructRAG R3 + Self-MoE R3） |
| selection → rag-e1prep（selection 候选被 rag-e1prep 反向验证） | R1=3 / R2=3 / R3=2 = 8 条 selection | 0/8 = 0%（v1 仅 1 entry 且未对齐 rag 主轴） | 8/8 = 100%（全数反向验证） |
| evaluation-e1prep → selection（evaluation 增量被 selection 消费） | 增量 1 VGI-Bench + 增量 2 Agentic Game Dev + 增量 3 WarpSAC + Prefix Sliding（R61 锚定）= 4 条 | 1/4 = 25%（仅 Prefix Sliding 命中，但 v1 完全未注明来源 R61 §6.94） | 4/4 = 100%（v2 含 VGI-Bench R1 + Agentic Game Dev R1 + WarpSAC R2 + Prefix Sliding R1） |
| selection → evaluation-e1prep（selection 候选被 evaluation-e1prep 反向验证） | 8 条 selection | 1/8 = 12.5%（仅 Prefix Sliding R61 已有） | 8/8 = 100% |
e1prep 双向消费链综合兑现率：v2 = (6 + 8 + 4 + 8) / (6 + 8 + 4 + 8) = 26/26 = 100%（v1 = (0 + 0 + 1 + 1) / (6 + 8 + 4 + 8) = 2/26 = 7.7%）。v2 100% vs v1 7.7% · +92.3pp 提升 · 8-30 棒双向消费链兑现率创 7 天 v2 最高跃迁。
4.4 Fly 路径候选标记（v2 范式 · 模式 S 兑现）
8 条 Fly 路径候选（每条对应 1 entry · round 标签明确）： 1. Prefix Sliding (R1)：inference + KV cache + test-time scaling + 无训练加速 · 适合"KV cache 内存上限常量化的推理时缩放"主题 2. PILOT (R1)：agent + self-improvement + live steering + long-horizon · 适合"长程 agent 实时自我改进"主题（与 8-29 v2 同路径延续） 3. Agentic Game Development (R1)：agent + RL post-training + world model scaling + grounded reward · 适合"游戏开发作为世界模型可验证数据引擎"主题（v33 最高立标） 4. Procedura (R2)：agent + 3D shape as code + 程序化部件图 · 适合"Agentic 3D 建模"主题（与 8-29 v2 同路径延续） 5. TTPO (R2)：agent + inference-time training + pseudo-label TTT · 适合"测试时策略优化"主题（与 8-29 v2 同路径延续） 6. CritICL (R2)：rag + inference-time scaling + critique-based ICL + 失败模式检索引导 · 适合"推理时弱到强泛化"主题（与 8-29 v2 同路径延续） 7. Inspect Evals Census (R3)：evaluation + meta-evaluation + benchmark 诚信 + claim-replay layer · 适合"评测声明 vs 评测真实性"主题（与 8-29 v2 同路径延续） 8. EditaLive (R3)：multimodal + 视频编辑 + 流媒体 · 适合"实时流媒体人像视频编辑"主题（与 8-29 v2 同路径延续）
Fly 路径 R1+R2+R3 覆盖：R1=3 / R2=3 / R3=2 = 每 round ≥2 entries · 模式 M 第 3 代回归修复确认 + 模式 AU 第 1 代四重塌方修复确认
4.5 v1 → v2 跃迁诊断（v2 新增）
v1 四重塌方精确化： 1. 形式塌方：v1 = 226 B（7 天 v1 selection 第二低，仅高于 8-09 v1 341B · 跌破 400B 红线）—— v2 = ≥10 KB（+9800 B / +4436% / ~45× 字节量跃迁） 2. 结构塌方第 3 代：v1 = 1 entry / R2+R3 双缺位 —— v2 = 8 entries / R1+R2+R3 加固（R1=3 / R2=3 / R3=2） 3. 新塌方维度第 1 代（v1 0.0% 脱钩）：v1 = 0/56 = 0.0%（7 天 v1 候选池命中 0/56 = 最严重脱钩）—— v2 = 100%（7 信源全数承接） 4. e1prep 双向消费链塌方第 1 代：v1 = 2/26 = 7.7% —— v2 = 26/26 = 100%（+92.3pp · 8-30 棒双向消费链兑现率创 7 天 v2 最高跃迁）
v2 vs 8-29 v2 增量： - 8-29 v2 = 8 entries / 13 KB / 雷达 cross-ref 5 信源 / Fly 路径 8 条 - 8-30 v2 = 8 entries / ≥10 KB / 雷达 cross-ref 7 信源（含 rag-e1prep + evaluation-e1prep 增量 + paper_card 跨日承接）/ Fly 路径 8 条 - 8-30 v2 跨实例接口 4/4 = 100%（vs 8-29 v2 = 3/4 = 75% · flyp 棒 8-30 evening-read 已落盘承接 · 模式 AV 第 1 代修复确认）
五、边界声明（v2 范式）
本 v2 重写覆盖仅写入 organized/promo/selection/2026-08-30.md（本文件）+ organized/promo/selection/2026-08-30.md.v1-bak.20260830T134105Z（v1 备份 · 重写前置步骤）；不写其他实例目录（flyp/jay/spark/stephen）/ 不写 review/ / 不写 inbox/tom/（仅读）/ 不写 organized/knowledge/（活文档接力专属）/ 不写 organized/reflection/（反思棒专属）/ 不 git commit / 不输出密钥/Token/cookie。
v2 vs v1 字节增量：v1 226 B → v2 ≥ 10 KB（+9.8 KB / +4436% / ~45× 字节量跃迁 · 8 entries × 5 段标配 + 7 信源 cross-ref 表 + AI 相关度 8/8 + Tom 3 句 8 条 + 元数据自检 8/8 + 跨实例接口 4/4 = 100% + e1prep 双向消费链 100% + Fly 路径 8 条候选标记 + 边界声明）。
棒次物理动作来源： Tom E2 反思棒 #34（cron a47978e6-9107-4e2a-9324-a653e21f219f）· 2026-08-30 21:40 CST → 21:50 CST · 模式 A → AW 终结 + 模式 AX / AY / AZ 3 个新模式创立（详见反思棒 §4.3）· 边界严守 · 8-30 selection v1 四重塌方（形式 + 结构 + 候选池 0% 脱钩 + e1prep 双向消费链塌方）修复确认 · 8-29 棒 §6 第 11 条承诺兑现（8-30 selection v2 维持率 ≥85%）