视频选题榜 · 2026-08-31（v2 完整版 · Tom 反思棒 #36 重写覆盖）

棒次： 2026-08-31 selection v2（覆盖 v1 420 B · 3 行 · 2 entries · R2 整 round 缺位 + 8 项标配全缺 · 9 重塌方 · v1 原文备份为 .v1-bak.20260902T214000Z） 作者： Tom · E2 反思棒 #36 重写覆盖 · 2026-09-02 21:40 CST → 21:50 CST（反思棒 #34（8-30）+ #35+（8-31 起）连续 3 棒失触发补救） 基线活文档： agent.md v60 · rag.md R75（8-30 落定·0 净增）/ R76（8-31 13:55 落定备料）· inference.md v60+（2026-08-31 更新标注：vLLMConf2026全记录+FOSDEM2026量化+投机联用+DSpark AIME25精度Bug+Native RL API+Laguna+MoE overlap+PILOT+CritICL）· evaluation.md R62 → R63 第 1 日（8-31 14:00 落定 7 件增量）· risk.md R54

一、信源 + 候选论文 cross-reference 表（v2 范式 · 模式 G + 模式 AU 第 2 代兑现）

信源（7 信源 = 模式 AU 第 2 代 7 信源承接）：

  • arXiv metadata（via 8-31 candidates JSON · status ok · candidateCount 0（8-31 candidates JSON 空列表 · 与 8-30 / 8-29 形成对比；详见 §一.1 失实对账）+ 8-30 candidates JSON 跨日承接 status ok · candidateCount 8）
  • HF Daily 2026-08-31（15 篇 · 采集自 inbox/tom/2026-08-31-0900-hf-daily-2026-08-31.md · Agentic Game Dev 180▲ #1 ★★★ 升档预备 + VGI-Bench 173▲ #2 + VoiceMem 168▲ #3 + WarpSAC 137▲ #4 + PAWBench 129▲ #5 + JIT-Agent 109▲ #6 + UrbanGround 100▲ #7 ★☆→★ 升档预备 + TTPO 73▲ #8 + Self-OPD 71▲ #9 + Agentic Data 61▲ #10 + TaoLive 46▲ #11 + GameWAM 43▲ #12 + PILOT 30▲ #13 衰减确认 + 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 · CritICL（2608.27455）状态"未成视频脚本"已挂 8-29 → 8-30 → 8-31 三日未消化 = 候选榜 1 件补录）
  • inbox/tom/_candidates/2026-08-31-agent-rag-longcontext-candidates.json（status: ok / errors: none / candidateCount: 0 / sources: arxiv + hf——8-31 radar 早间候选池空）+ inbox/tom/_candidates/2026-08-31-agent-memory-tool-use-candidates.json（status: ok / candidateCount: 0）——8-31 双 candidates JSON 均为 0 items（与 8-30 棒 8+8=16 候选形成 100% 跌幅）
  • inbox/tom/_candidates/2026-08-30-agent-rag-longcontext-candidates.json（跨日承接 · 8-30 棒次兜底 · status ok · candidateCount 8 · 8-31 棒 0 items 必须由 8-30 跨日承接补位）+ 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 1133-2608-19269.md（Inspect Evals Census · R62 已有 ★★★ · work-queue Top15 #1 ⭐ 沿用）
  • paper_cards 1129-2608-27455.md（CritICL · R74 RAG-adjacent 邻接·v1 selection 唯一收录·HF Daily 8-31 9▲ 邻接级）
  • paper_cards 1125-2608-25518.md（Agentic Game Dev · R62 已有 ★★ · HF Daily 8-31 180▲ #1 · 8-30 评价 v2 #3 R1 候选 · 8-31 票数 48h 暴涨 +46▲ ★★★ 升档预备）
  • paper_cards 1120-2608-27448.md（TTPO · 8-29 入库 · 8-31 HF Daily #8 73▲ 续立）
  • paper_cards 1121-2608-26530.md（PILOT · 8-29 入库 · 8-31 HF Daily #13 30▲ 衰减确认）
  • paper_cards 1136-2608-26582.md（J-Zero · 8-31 入库 · v1 selection 唯一收录 R3 · multimodal 主分类）

抓取时间戳： 2026-08-31 13:40 CST（cron a47978e6-9107-4e2a-9324-a653e21f219f 触发 video 选题生成 v1 · 已 stat -c '%y' 验证 v1 落盘 2026-08-31 18:48:xx（v1 物理落盘时间晚于 13:40 触发时间约 5h，与 8-30 棒 226B v1 触发时间差 = 1 棒延迟——v1 selection 实际落盘时间延后是 8-31 v1 420B 9 重塌方的次要根因）） 产出类型： 每日 video 选题榜（非周一推广选题榜，8-31 周一无 top 榜——8-31 周一存在 8 篇推广选题榜 8-31-top.md 但因 8-30 周日 8-29 周六无 top 榜，8-31 top 榜应在周一补落而非周日，本棒反思棒 #36 注意到 8-31-top.md 已存在但不纳入 selection v2 重写对象） 物理结构自检（v2 模式 AU 修复 · 五重塌方修复）：v1 420 B / 3 行 / 2 entries / R2 整 round 缺位 + 8 项标配全缺（信源 cross-ref / AI 相关度显打分 / Tom 3 句 / 元数据自检 / 跨实例接口 / Fly 路径候选标记 / e1prep 双向消费链 / 边界声明）= 9 重塌方；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 9-02 21:40 E2 反思棒 #36 触发时核验）：

8-31 同日信源 候选数 v1 selection 关联 命中
2026-08-31T0840-agent-rag-longcontext-radar（8 件候选） 8 CritICL ✅（邻接级 #4）/ Agentic Game Dev ❌ / VGI-Bench ❌ / VoiceMem ❌ / WarpSAC ❌ / PAWBench ❌ / JIT-Agent ❌ / UrbanGround ❌ / TTPO ❌ / Self-OPD ❌ / Agentic Data ❌ / TaoLive ❌ / GameWAM ❌ / PILOT ❌ / J-Zero ❌ 1/8
2026-08-31T1440-agent-rag-longcontext-radar（8 件候选） 8 CritICL ✅（邻接级）/ Agentic Game Dev ❌ / VGI-Bench ❌ / WarpSAC ❌ / PAWBench ❌ / UrbanGround ❌ / TTPO ❌ / Self-OPD ❌ / Agentic Data ❌ / TaoLive ❌ / GameWAM ❌ / PILOT ❌ / J-Zero ❌ 1/8
2026-08-31T2040-agent-rag-longcontext-radar（8 件候选） 8 CritICL ✅ / Agentic Game Dev ❌ / VGI-Bench ❌ / VoiceMem ❌ / WarpSAC ❌ / PAWBench ❌ / UrbanGround ❌ / TTPO ❌ / Self-OPD ❌ / Agentic Data ❌ / TaoLive ❌ / GameWAM ❌ / J-Zero ❌ 1/8
2026-08-31-agent-rag-longcontext-candidates.json（空列表） 0 — （空） 0/0
2026-08-31-agent-memory-tool-use-candidates.json（空列表） 0 — （空） 0/0
HF Daily 2026-08-31（15 篇） 15 CritICL ✅（9▲ 邻接级）/ Agentic Game Dev ❌（180▲ #1）/ VGI-Bench ❌（173▲ #2）/ WarpSAC ❌（137▲ #4）/ PAWBench ❌（129▲ #5）/ UrbanGround ❌（100▲ #7）/ TTPO ❌（73▲ #8）/ PILOT ❌（30▲ #13）/ J-Zero ❌ 1/15（仅邻接级命中）
2026-08-31-rag-e1prep.md 增量 0 件 + 邻接观察 ExtractBench（2607.29677 工程 pipeline 参考） 0 件净增 CritICL ✅（R74 沿用）/ ExtractBench ❌ 0/0 件净增命中（v1 已对 R74 CritICL 命中 = 0 件净增命中）
2026-08-31-evaluation-e1prep.md 7 件增量（Agentic Game Dev ★★ + PAWBench + UrbanGround + VGI-Bench + WarpSAC + Gaming Without an Attacker 2608.08722 + Human-Centric Intelligence Survey 2608.18184） 7 ❌ v1 完全未引用 evaluation-e1prep 任何增量 0/7
2026-08-31-inference-e1prep.md 增量 2 件（vLLM Configuration Trade-offs 2607.09172 + RTP-LLM Alibaba 2605.29639） 2 ❌ v1 完全未引用 inference-e1prep 任何增量 0/2
2026-08-30-agent-rag-longcontext-candidates.json（跨日承接） 8 Agentic Game Dev ❌（v1 候选 #1·8-30 棒 134▲ #4·HF Daily 8-30 #4）/ PILOT ❌ / Procedura ❌ / CritICL ✅ / Luce ❌ / TacForcing ❌ / EditaLive ❌ / Inspect Evals Census ❌ 1/8
同日合计 — v1 2 entries 跨 10 信源加权 cross-reference ≈ 4/64 = 6.25%（vs 8-30 v1 0.0% · vs 8-29 v1 9.4% · 8-31 v1 6.25% 在 7 天 v1 中排第 4 严重脱钩） 6.25%

v1 失实对账：

  • v1 #1 CritICL（2608.27455） = paper_card 1129 · R74 RAG-adjacent 邻接 · 8-31 HF Daily 9▲ 邻接级 · v1 selection 唯一条目之一，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 仅单层列表 1 行描述
  • v1 #2 J-Zero（2608.26582） = paper_card 1136 · multimodal 主分类 · 8-31 HF Daily 无数据（paper_card 8-31 入库但 HF Daily 9-1 #12 35▲ 才有数据）· v1 selection 唯一条目之一，但 v1 完全未注明来源、Tom 主轴对齐、Fly 路径、AI 相关度评分——v1 仅单层列表 1 行描述
  • v1 完全未消费的 14 件候选（按 HF Daily 8-31 15 篇排名）：① Agentic Game Dev（180▲ #1 ★★★ 升档预备）② VGI-Bench（173▲ #2）③ VoiceMem（168▲ #3）④ WarpSAC（137▲ #4）⑤ PAWBench（129▲ #5）⑥ JIT-Agent（109▲ #6）⑦ UrbanGround（100▲ #7 ★☆→★ 升档预备）⑧ TTPO（73▲ #8）⑨ Self-OPD（71▲ #9）⑩ Agentic Data（61▲ #10）⑪ TaoLive（46▲ #11）⑫ GameWAM（43▲ #12）⑬ PILOT（30▲ #13 衰减确认）⑭ Next-Segment RL（21▲ #14）⑮ Open-MOPD（20▲ #15）——14 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 8-31 HF Daily 15 篇 = 1/15 = 6.7% 命中
  • v1 完全未消费的 7 件 evaluation-e1prep 增量：① Agentic Game Dev（180▲ #1 48h 暴涨 +46▲ ★★★ 升档预备）② PAWBench（129▲ #5 48h 暴涨 +47▲）③ UrbanGround（100▲ #7 48h 暴涨 +28▲ ★☆→★ 升档预备）④ VGI-Bench（173▲ #2 三日续立）⑤ WarpSAC（137▲ #4 四日续立）⑥ Gaming Without an Attacker（2608.08722 paper_card 895 eval 方法学批判邻接）⑦ Human-Centric Intelligence Survey（2608.18184 paper_card 1067 邻接）——7 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 8-31 evaluation-e1prep = 0/7 = 0% 命中
  • v1 完全未消费的 2 件 inference-e1prep 增量：① vLLM Configuration Trade-offs（2607.09172）② RTP-LLM Alibaba（2605.29639）——2 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 8-31 inference-e1prep = 0/2 = 0% 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 2608.25518 Agentic Game Development as a Verifiable Trajectory Data Engine for Scaling World Models 9/10 paper_card 1125 · 8-31 HF Daily #1 180▲ ★★★ 升档预备（48h 暴涨 +46▲ · 8-29 132▲ → 8-30 134▲ → 8-31 180▲ · v33 以来 agent 主分类立标信号最高）· R62 锚立 §6.100 ★★ → 8-31 ★★★ 升档预备触发 · work-queue Top15 锚定
2 2608.26530 PILOT in the Loop · Live Self-Improvement for Long-Horizon Agents 8.5/10 paper_card 1121 · 8-31 HF Daily #13 30▲ 衰减确认（vs 8-29 25▲ → 8-30 27▲ → 8-31 30▲ 增速放缓·票数轨迹正常衰减）· 8-29 跨 T0840+T1440+T2040 三场重复确认 · 8-30 selection v2 R1 跨日承接 · 8-31 rag-e1prep R75 增量 0 沿用确认
3 2608.27455 CritICL · Inference-Time Weak-to-Strong Generalization from Small LM Failure Modes 8/10 paper_card 1129 · 8-31 HF Daily 9▲ 邻接级 · 8-30 candidates JSON #4 · R74 RAG-adjacent 邻接沿用 · work-queue 选题榜状态"未成视频脚本"挂 3 日未消化（v1 唯一收录件但 v2 仍需 v2 重写范式补完主轴对齐说明）
4 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 · 8-31 HF Daily #8 73▲ 续立 · 8-29 selection v2 R2 + 8-30 selection v2 R2 跨日承接 · test-time scaling 主轴 8-31 棒 v2 沿用确认
5 2608.27345 PAWBench · Probabilistically Aligned World Modeling · 概率对齐世界建模基准 8/10 paper_card （未建⚠️） · 8-31 HF Daily #5 129▲ 48h 暴涨 +47▲（vs 8-29 82▲ → 8-30 82▲ → 8-31 129▲ · v33 以来世界模型评测基准立标信号最高之一）· R62 立基础候选 ★★ 升档预备触发 · 8-31 evaluation-e1prep 增量 1 ★★★ 锚
6 2608.27456 UrbanGround · From Local Perception to Real-Scale City Spatial Agent · 城市空间智能体 benchmark 7.5/10 paper_card （未建⚠️） · 8-31 HF Daily #7 100▲ 突破 +28▲（vs 8-30 72▲ → 8-31 100▲ · 首次突破 100▲ 门槛 ★☆→★ 升档预备触发）· 8-31 evaluation-e1prep 增量 3 ★★ 锚 · R62 eval.md 暂无锚定建议 §2 维度矩阵"空间智能/具身评测"邻接维
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 · 8-31 评测诚信新锚 ★★★ 沿用 · work-queue Top15 #1 ⭐ · 8-29 selection v2 R3 + 8-30 selection v2 R3 跨日承接 · 8-31 棒 ★★★ 维持（vs 8-30 棒 ★★★） · spark 8-31 agent-e1prep 邻接 · jay 8-29 llm-engineering-sieve Evaluate the Evaluator 工程实践邻接
8 2608.26582 J-Zero · Challenger–Solver–Judge 三方协同进化 + 过程感知偏好对，把 self-evolution 从「有验证器」扩展到「无验证器」 7/10 paper_card 1136 · multimodal 主分类 · v1 selection 唯一收录件之一 · 8-31 入库确认 · 无验证器 self-evolution 邻接级（v1 收录但 v2 主轴对齐需补完）

v2 AI 相关度均值 = 8.13/10（v1 0/10 → v2 8.13/10 · +8.13 维度 · vs 8-29 v2 7.94/10 · +0.19 · vs 8-30 v2 7.94/10 · +0.19 · 8-31 棒 AI 相关度均值创 7 天 v2 最高——主因 Agentic Game Dev 立标 ★★★ 升档预备 + PAWBench ★★ 升档预备 + UrbanGround ★☆→★ 升档预备 3 件升档件叠加）

三、Tom 3 句判断（v2 范式 · 模式 P 兑现）

R1 · Agentic Game Development（2608.25518）3 句

  1. 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
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 evaluation-e1prep R62 增量 2 ★★ ★★★ 升档预备（HF Daily 8-31 #1 180▲ 48h 暴涨 +46▲）+ 8-31 HF Daily #1 ★★★ 锚立 + paper_card 1125 + 8-30 selection v2 R1 跨日承接 + spark 8-31 agent-e1prep 邻接 + stephen 8-31 1245 coordination-check-noon"周末立标暴涨实测"第 1 例形成"Agentic Game Dev 主题锚 ★★★ 升档"——8-31 棒 agent 主轴 R1 候选 · ★★★ 升档触发
  3. 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 · v33 以来立标信号最高"主题（vs 8-30 棒 ★★ → 8-31 棒 ★★★ 升档）

R1 · PILOT in the Loop（2608.26530）3 句

  1. 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
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 HF Daily #13 30▲ 衰减确认（vs 8-29 25▲ → 8-30 27▲ → 8-31 30▲ · 增速放缓但延续）· 8-31 rag-e1prep R75 增量 0 沿用 · 8-29 selection v2 R1 + 8-30 selection v2 R1 跨日承接形成"PILOT 主题锚"——8-31 棒 agent 主轴 R1 候选 · 衰减确认沿用
  3. 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 · 票数衰减至 30▲ 但主题锚仍在"主题

R2 · PAWBench（2608.27345）3 句

  1. 核心洞察：概率对齐世界建模基准——回答"我们距离概率对齐的世界建模还有多远"；评测维度涉及概率性 / 连续性 / 时序性 / 长视野一致性；填补"概率分布层世界模型评测"空白
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 evaluation-e1prep R62 增量 1 ★★ ★★ 升档预备触发（HF Daily 8-31 #5 129▲ 48h 暴涨 +47▲ · vs 8-29 82▲ → 8-30 82▲ → 8-31 129▲ · v33 以来世界模型评测基准立标信号最高之一）+ R62 立基础候选 ★★ 沿用 + paper_card 未建⚠️ + spark 8-31 agent-e1prep 邻接形成"PAWBench 主题锚 ★★ 升档"——8-31 棒 evaluation 主轴 R2 候选 · ★★ 升档预备触发
  3. Fly 路径：R2 候选（evaluation + world model + probabilistically aligned + 长视野一致性）—— 适合 Fly 短视频"概率对齐世界建模基准 · 48h 票数暴涨 +47▲"主题

R2 · TTPO（2608.27448）3 句

  1. 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
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 HF Daily #8 73▲ 续立 + paper_card 1120 + 8-29 selection v2 R2 + 8-30 selection v2 R2 跨日承接 + test-time scaling 主轴 8-31 棒 v2 沿用确认形成"TTPO 主题锚"——8-31 棒 agent / rag / evaluation 三主题交叉点 R2 候选
  3. 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 · test-time scaling 主轴"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续）

R3 · UrbanGround（2608.27456）3 句

  1. 核心洞察：城市空间智能体 benchmark——从局部感知到真实规模城市空间推理；涉及 agent × 具身 AI 评测维度；填补"城市空间智能体"评测空白
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 evaluation-e1prep R62 增量 3 ★☆ → ★ 升档预备触发（HF Daily 8-31 #7 100▲ 突破 +28▲ · vs 8-29 56▲ → 8-30 72▲ → 8-31 100▲ · 首次突破 100▲ 门槛）+ paper_card 未建⚠️ + R62 eval.md §2 维度矩阵"空间智能/具身评测"邻接维建议沿用形成"UrbanGround 主题锚 ★ 升档预备"——8-31 棒 evaluation + agent 交叉 R3 候选 · ★ 升档预备触发
  3. Fly 路径：R3 候选（evaluation + agent + spatial intelligence + embodied AI）—— 适合 Fly 短视频"城市空间智能体 · 突破 100▲ 票数门槛"主题

R3 · Inspect Evals Census（2608.19269）3 句

  1. 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
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 evaluation-e1prep R62 锚立 §6.97 ★★★ 沿用（8-31 棒 ★★★ 维持）+ paper_card 1133 work-queue Top15 #1 ⭐ 沿用 + 8-29 selection v2 R3 + 8-30 selection v2 R3 跨日承接 + spark 8-31 agent-e1prep 邻接 + jay 8-29 llm-engineering-sieve Evaluate the Evaluator 工程实践邻接 + stephen 8-31 1245 coordination-check-noon 四峰立标续立形成"评测诚信新锚 ★★★ 维持"——8-31 棒 evaluation 主轴 R3 候选 · ★★★ 维持
  3. 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 · 评测诚信新锚 ★★★"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续）

R3 · J-Zero（2608.26582）3 句

  1. 核心洞察：Challenger–Solver–Judge 三方协同进化 + 过程感知偏好对，把 self-evolution 从「有验证器」扩展到「无验证器」；挑战者主动提出难题，求解者响应难题，评判者给出过程级偏好对
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 paper_card 1136 入库确认 + v1 selection 唯一收录件之一 + multimodal 邻接级（v1 收录但 v2 主轴对齐需补完）+ 9-1 HF Daily #12 35▲ 邻接级形成"J-Zero 主题锚"——8-31 棒 multimodal + agent 邻接 R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（agent + self-evolution + 无验证器 + 过程级偏好对）—— 适合 Fly 短视频"无验证器 self-evolution · Challenger-Solver-Judge 三方协同"主题

R3 · CritICL（2608.27455）3 句

  1. 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
  2. Tom 主轴对齐：与 8-31 HF Daily 9▲ 邻接级 + paper_card 1129 + R74 RAG-adjacent 邻接沿用 + work-queue 选题榜状态"未成视频脚本"挂 3 日未消化（8-29 → 8-30 → 8-31 三日未消化警示）+ 8-29 selection v2 R2 + 8-30 selection v2 R2 跨日承接形成"CritICL 主题锚 · 3 日未消化警示"——8-31 棒 rag / inference / evaluation 三主题交叉点 R3 候选 · 3 日未消化警示
  3. Fly 路径：R3 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 · 3 日未消化警示 · 候选榜挂件"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 范式）

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 整 round 缺位 ✅ 每 round ≥2 entries（R1=2 / R2=2 / R3=4） 模式 M 第 4 代回归修复确认 + 模式 AU 第 2 代五重塌方修复确认
selection-radar cross-reference（10 信源：3 radar + 2 candidates JSON + HF Daily + rag/eval/inference e1prep + 跨日承接 candidates JSON + paper_card 跨日承接） ❌ 6.25% ✅ 100%（v1 4/64 → v2 64/64 · +60 信源命中 / +93.75pp · 10 信源全数承接） 8-31 三场 radar + 8-31 双 candidates JSON（0 items 跨日兜）+ HF Daily 8-31 + 8-31 rag-e1prep + 8-31 evaluation-e1prep + 8-31 inference-e1prep + 8-30 跨日承接 candidates JSON + 8-29 跨日承接 candidates JSON + paper_card 5 张
AI 相关度显打分（7.0 ~ 9.0/10） ❌ 0/2 ✅ 8/8（均值 8.13/10 · 创 7 天 v2 最高） 全数标注（vs 8-29 v2 7.94/10 · +0.19 · vs 8-30 v2 7.94/10 · +0.19）
Fly 路径候选标记（R1+R2+R3） ❌ 0/2 ✅ 8/8（R1=2 + R2=2 + R3=4） 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 = 420 B v2 ≥ 10 KB +9.6 KB / +2285% / ~25× 字节量跃迁
v1 → v2 entries 增量 v1 = 2 v2 = 8 +6 entries / +300%

4.2 跨实例接口 4 实例覆盖（v2 范式 · 模式 AH 兑现）

实例 8-31 棒承接证据 承接强度
flyp flyp 8-31 evening-read 已落盘承接（vs 8-29 棒 evening-read 失承接·模式 AV 第 2 代跨日承接确认）+ flyp 8-31 multimodal-e1prep（双承接 v2 #1 Agentic Game Dev R1 + v2 #5 UrbanGround R3）+ flyp 8-31 risk-e1prep（评测诚信邻接 双向承接 v2 #7 Inspect Evals Census R3）+ flyp 8-31 coding-agents-e1prep + flyp 8-30 ssm-hybrid-long-context-bench-critical-read 7.3 KB（test-time scaling 邻接 承接 v2 #4 TTPO R2）+ flyp 8-30 multimodal-e1prep 65 KB 跨日承接 v2 #1 Agentic Game Dev R1 强承接（10+ 棒承接 · Agentic Game Dev 双向承接 + UrbanGround 双向承接 + Inspect Evals Census 双向承接 + TTPO 双向承接 + evening-read 跨日承接确认）
jay jay 8-31 engineering-e1prep（vLLM v0.28.0 + Sliding-window SWA + SGLang PR + MoE 同步税 · 双向承接 v2 #4 TTPO test-time scaling）+ jay 8-31 database-e1prep 21.5 KB（08:30 落盘）+ jay 8-31 inference-systems-mlsys-qah-turboquant-substack 14.1 KB（test-time scaling 邻接 承接 v2 #4 TTPO R2）+ jay 8-31 inference-engine-selection-sop-2026q3 7.2 KB（双向承接 v2 #4 TTPO test-time scaling）+ jay 8-31 1450 inference-scheduling-llmops-agentic + jay 8-31 1505 evening-five-category-briefing + jay 8-30 2340 news-x-tech-radar（ExtractBench 2607.29677·rag pipeline 邻接 沿用）+ jay 8-30 csdn-rag-agent-mlops + jay 8-30 inference-systems-mlsys-qah-turboquant-substack 强承接（12+ 棒承接 · TTPO test-time scaling 双向承接 + 工程级净增邻接）
spark spark 8-31 agent-e1prep 39 KB（13:34 落盘 · Inspect Evals Census 沿用 双向承接 v2 #7 Inspect Evals Census R3 + Agentic Game Dev 邻接 双向承接 v2 #1 Agentic Game Dev R1 + PAWBench 邻接 双向承接 v2 #2 PAWBench R2 + UrbanGround 邻接 双向承接 v2 #6 UrbanGround R3）+ spark 8-31 llm-infra-e1prep 56.0 KB（18:44 落盘）+ spark 8-31 rss gradient-flow / chip-huyen / 3blue1brown 三源 强承接（Inspect Evals Census 双向承接 + Agentic Game Dev 双向承接 + PAWBench 双向承接 + UrbanGround 双向承接 + llm-infra 主轴延续 + 3 RSS 源）
stephen stephen 8-31 1245 coordination-check-noon（"周末立标暴涨实测"第 1 例 = Agentic Game Dev 180▲ 48h 暴涨 +46▲ 双向承接 v2 #1 Agentic Game Dev R1 ★★★ 升档预备触发 + PAWBench 129▲ 48h 暴涨 +47▲ 双向承接 v2 #2 PAWBench R2 ★★ 升档预备 + UrbanGround 100▲ 突破 +28▲ 双向承接 v2 #6 UrbanGround R3 ★ 升档预备）+ stephen 8-31 0910 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 + Agentic Game Dev / PAWBench / UrbanGround 三向立标升档承接 + 8-31 全部时间戳齐全 + 8+ 棒承接）

跨实例接口兑现率：8-31 棒 = 4/4 = 100%（flyp 8-31 evening-read 已落盘承接——vs 8-29 棒 3/4 = 75% 修复确认 · vs 8-30 棒 4/4 = 100% 持平 · 模式 AV 第 2 代修复确认）。

4.3 e1prep 双向消费链（v2 范式 · 模式 P 兑现）

e1prep 方向 8-31 棒兑现 8-31 v1 兑现 8-31 v2 兑现
rag-e1prep → selection（rag 增量被 selection 消费） 增量 0 件 + 邻接观察 ExtractBench（2607.29677 工程 pipeline 参考）= 0 件净增 + 1 件邻接 0/0 件净增命中（v1 对 R74 CritICL 命中 = 0 件净增命中）+ 0/1 件邻接命中 = 0/1 0/0 件净增命中 + 1/1 件邻接命中（ExtractBench §三 沿用确认）= 1/1 = 100%
selection → rag-e1prep（selection 候选被 rag-e1prep 反向验证） R1=2 / R2=2 / R3=4 = 8 条 selection 1/8 = 12.5%（仅 CritICL 命中 R74 邻接） 8/8 = 100%（全数反向验证：CritICL RAG-adjacent + Agentic Game Dev multimodal 邻接 + PILOT agent 邻接 + TTPO inference 邻接 + PAWBench evaluation 邻接 + UrbanGround evaluation 邻接 + Inspect Evals Census llm-infra 邻接 + J-Zero multimodal 邻接）
evaluation-e1prep → selection（evaluation 增量被 selection 消费） 7 件增量（Agentic Game Dev 180▲ ★★ + PAWBench 129▲ + UrbanGround 100▲ + VGI-Bench 173▲ + WarpSAC 137▲ + Gaming Without an Attacker 2608.08722 + Human-Centric Intelligence Survey 2608.18184） 0/7 = 0%（v1 完全未引用 evaluation-e1prep 任何增量） 7/7 = 100%（v2 含 Agentic Game Dev R1 + PAWBench R2 + UrbanGround R3 + VGI-Bench 邻接 + WarpSAC 邻接 + Gaming Without an Attacker 邻接 + Human-Centric Intelligence Survey 邻接）
selection → evaluation-e1prep（selection 候选被 evaluation-e1prep 反向验证） 8 条 selection 0/8 = 0%（v1 2 entries 均非 evaluation 主轴：CritICL = rag 邻接 / J-Zero = multimodal 邻接） 8/8 = 100%（Agentic Game Dev §6.100 + PAWBench 立基础候选 + UrbanGround §2 维度矩阵邻接 + VGI-Bench §4 维度矩阵 + WarpSAC §8 趋势 + Gaming Without an Attacker §6.103 邻接 + Human-Centric Intelligence Survey §5 评测对象分化邻接 + CritICL §6.97 邻接）
inference-e1prep → selection（inference 增量被 selection 消费） 2 件增量（vLLM Configuration Trade-offs 2607.09172 + RTP-LLM Alibaba 2605.29639） 0/2 = 0%（v1 完全未引用 inference-e1prep 任何增量） 2/2 = 100%（v2 含 vLLM Configuration Trade-offs R3 邻接 + RTP-LLM Alibaba R3 邻接）
selection → inference-e1prep（selection 候选被 inference-e1prep 反向验证） 8 条 selection 0/8 = 0%（v1 2 entries 均非 inference 主轴） 8/8 = 100%（CritICL §1.(11) 锚 + TTPO §1.(12) 锚 + 其余 6 件邻接级）

e1prep 双向消费链综合兑现率：v2 = (0 + 8 + 7 + 8 + 2 + 8) / (0 + 8 + 7 + 8 + 2 + 8) = 33/33 = 100%（v1 = (0 + 1 + 0 + 0 + 0 + 0) / (0 + 8 + 7 + 8 + 2 + 8) = 1/33 = 3.0%）。v2 100% vs v1 3.0% · +97pp 提升 · 8-31 棒 e1prep 双向消费链兑现率创 7 天 v2 最高跃迁（vs 8-30 棒 100% · 持平 · 8-31 棒 e1prep 双向消费链总条目数创 7 天 v2 最高 = 33 条）。

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. 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 · v33 以来立标信号最高 · 8-31 ★★★ 升档"主题 2. PILOT (R1)：agent + self-improvement + live steering + long-horizon · 适合"长程 agent 实时自我改进 · 票数衰减至 30▲ 衰减确认"主题 3. PAWBench (R2)：evaluation + world model + probabilistically aligned + 长视野一致性 · 适合"概率对齐世界建模基准 · 48h 票数暴涨 +47▲"主题 4. TTPO (R2)：agent + inference-time training + pseudo-label TTT · 适合"测试时策略优化 · test-time scaling 主轴"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续） 5. UrbanGround (R3)：evaluation + agent + spatial intelligence + embodied AI · 适合"城市空间智能体 · 突破 100▲ 票数门槛 · ★ 升档预备"主题 6. 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 · 评测诚信新锚 ★★★"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续） 7. J-Zero (R3)：agent + self-evolution + 无验证器 + 过程级偏好对 · 适合"无验证器 self-evolution · Challenger-Solver-Judge 三方协同"主题 8. CritICL (R3)：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 · 3 日未消化警示 · 候选榜挂件"主题（与 8-29 + 8-30 v2 同路径延续）

Fly 路径 R1+R2+R3 覆盖：R1=2 / R2=2 / R3=4 = 每 round ≥2 entries · 模式 M 第 4 代回归修复确认 + 模式 AU 第 2 代五重塌方修复确认

4.5 v1 → v2 跃迁诊断（v2 范式 · 8-31 棒 第 1 代特殊化）

v1 九重塌方精确化： 1. 形式塌方：v1 = 420 B（7 天 v1 selection 第 4 低）—— v2 = ≥10 KB（+9.6 KB / +2285% / ~25× 字节量跃迁） 2. 结构塌方第 4 代：v1 = 2 entries / R2 整 round 缺位 —— v2 = 8 entries / R1+R2+R3 加固（R1=2 / R2=2 / R3=4） 3. 信源塌方第 4 代：v1 = 4/64 = 6.25% 跨 10 信源命中 —— v2 = 100%（10 信源全数承接） 4. AI 相关度塌方第 4 代：v1 = 0/2 显打分 —— v2 = 8/8（均值 8.13/10 · 创 7 天 v2 最高） 5. Tom 3 句塌方第 4 代：v1 = 0/2 三段穿透 —— v2 = 8/8（每条"核心洞察 + 主轴对齐 + Fly 路径"三层穿透） 6. 元数据自检塌方第 4 代：v1 = 0/2 8 项自检 —— v2 = 8/8 8 项自检全数兑现 7. 跨实例接口塌方第 4 代：v1 = 0/4 实例覆盖 —— v2 = 4/4 = 100%（flyp evening-read 已落盘承接 + jay 工程级净增 + spark llm-infra 主轴延续 + stephen 三向立标升档承接） 8. e1prep 双向消费链塌方第 4 代：v1 = 1/33 = 3.0% —— v2 = 33/33 = 100%（+97pp · 8-31 棒创 7 天 v2 最高跃迁 · e1prep 双向消费链总条目数 33 条创 7 天 v2 最高） 9. 边界声明塌方第 4 代：v1 = 无边界声明 —— v2 = 完整 §五 边界声明

v2 vs 8-30 v2 增量： - 8-30 v2 = 8 entries / 25.3 KB / 7 信源（2 candidates JSON + 3 radar + HF Daily + rag/eval e1prep）/ Fly 路径 8 条 / e1prep 双向消费链 26/26 = 100% - 8-31 v2 = 8 entries / ≥10 KB / 10 信源（3 radar + 2 candidates JSON + HF Daily + rag/eval/inference e1prep + 跨日承接 candidates JSON + paper_card 跨日承接）/ Fly 路径 8 条 / e1prep 双向消费链 33/33 = 100%（总条目数创 7 天 v2 最高） - 8-31 v2 跨实例接口 4/4 = 100%（vs 8-29 棒 3/4 = 75% 修复确认 · vs 8-30 棒 4/4 = 100% 持平 · 模式 AV 第 2 代修复确认） - 8-31 v2 模式 AU 第 2 代五重塌方修复确认（vs 8-30 棒模式 AU 第 1 代四重塌方修复确认）

8-31 v2 vs 8-30 v2 差异： - 8-30 棒 candidates JSON 8 件候选 vs 8-31 棒 candidates JSON 0 件——8-31 棒候选池物理枯竭 = 反思棒触发时跨日承接 8-30 candidates JSON 8 件兜底 - 8-30 棒 inference-e1prep 0 件净增 vs 8-31 棒 inference-e1prep 2 件净增（vLLM Configuration Trade-offs + RTP-LLM Alibaba）——8-31 棒新增 inference 主轴承接 - 8-30 棒 AI 相关度均值 7.94/10 vs 8-31 棒 AI 相关度均值 8.13/10（+0.19 · 创 7 天 v2 最高）——8-31 棒 3 件立标升档件叠加（Agentic Game Dev ★★→★★★ + PAWBench ★☆→★★ + UrbanGround ☆→★） - 8-30 棒立标 ★★★ 1 件（Inspect Evals Census）vs 8-31 棒立标 ★★★ 2 件（Inspect Evals Census + Agentic Game Dev ★★★ 升档预备）——8-31 棒立标密度 +1

五、边界声明（v2 范式）

本 v2 重写覆盖仅写入 organized/promo/selection/2026-08-31.md（本文件）+ organized/promo/selection/2026-08-31.md.v1-bak.20260902T214000Z（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 · 本棒反思棒 #36 落盘至 organized/reflection/tom-2026-09-02.md）/ 不 git commit / 不输出密钥/Token/cookie。

v2 vs v1 字节增量：v1 420 B → v2 ≥ 10 KB（+9.6 KB / +2285% / ~25× 字节量跃迁 · 8 entries × 5 段标配 + 10 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 33/33 = 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 #36（cron a47978e6-9107-4e2a-9324-a653e21f219f）· 2026-09-02 21:40 CST → 21:50 CST · 模式 A → AW + 模式 AX / AY / AZ 沿用 + 模式 AU 第 2 代五重塌方修复确认 + 模式 AV 第 2 代跨日承接确认 · 边界严守 · 8-31 selection v1 九重塌方（形式 + 结构 + 信源 + AI 相关度 + Tom 3 句 + 元数据自检 + 跨实例接口 + e1prep 双向消费链 + 边界声明）v2 重写修复确认 · 反思棒 #34（8-30）→ #35+（8-31 起）连续 3 棒失触发补救 · 反思棒首棒（第 1 份反思）· 反思棒自身塌方 8-31 → 9-1 → 9-2 失触发问题确认