视频选题榜 · 2026-09-02（v2 完整版 · Tom 反思棒 #38 批量重写第 2 件兑现）

棒次： 2026-09-02 selection v2（覆盖 v1 949 B · 5 行 · 3 entries · R2 单 round 命题 + 8 项标配全缺 · 9 重塌方 · v1 原文备份为 .v1-bak.20260904T214000Z · md5 7bba5c8888cd33f9647bde275b7c2e68 · 与 v1 完全一致） 作者： Tom · E2 反思棒 #38 批量重写第 2 件兑现 · 2026-09-04 21:55 CST → 22:05 CST（沿用 9-3 棒反思棒 #37 §三 承诺 + 9-4 棒反思棒 #38 §六 模式 BE 第 1 代反思棒批量重写机制 · 本棒 9-1 v2 + 9-2 v2 双文件批量重写） 基线活文档： agent.md v60+ · rag.md R77（9-02 04:00 落定 · 4 件 RAG net-new paper_card）+ R78 备料 · inference.md v60+ · evaluation.md R64 → R65 第 1 日（9-02 14:00 落定 2 件 eval 专项 net-new：ContextBias + EvoGenUI-Bench）· risk.md R54

为什么本棒必须重写 9-2 selection v1： - v1 9 重塌方（949B / 5 行 / 3 entries / R2 单 round 命题 + 8 项标配全缺） - inbox 资源充足（HF Daily 9-2 15 篇 + T0840 8 件 2 ⭐⭐⭐⭐⭐ + T1440 8 件 4 ⭐⭐⭐⭐ + T2040 8 件 3 ⭐⭐⭐⭐ + rag-e1prep R77 4 件 + evaluation-e1prep R65 2 件 eval 专项 + inference-e1prep MLSys 2026） - 9-2 v2 重写是反思棒 #38 §六 模式 BE 第 1 代反思棒批量重写第 2 件兑现（与 9-1 v2 同时兑现）

一、信源 + 候选论文 cross-reference 表（v2 范式 · 模式 G + 模式 AU 第 5 代 8 信源承接）

信源（8 信源 = 模式 AU 第 5 代 8 信源承接）：

  • arXiv metadata（via 9-2 candidates JSON · inbox/tom/_candidates/2026-09-02-agent-rag-longcontext-candidates.json · status: ok / candidateCount: 8 / sources: arxiv + hf）+ 9-1 candidates JSON（跨日承接）+ 8-31 candidates JSON（跨日承接）
  • HF Daily 2026-09-02（15 篇 · 采集自 inbox/tom/2026-09-02-0900-hf-daily-2026-09-02.md · On-Policy Distillation 100▲ #1 新上榜 + LoopArena 99▲ #2 +12▲ 三日锁 + DreamX-Creator 91▲ #3 + DART-SD 88▲ #4 +27▲ 暴涨 + Lucida 74▲ #5 + GenFirst 59▲ #6 + Agentic Artifact 56▲ #7 + Normalized LoRA 41▲ #8 + PaperGym 35▲ #9 + Qwen3.8-Next 33▲ #10 + Act with Intent 28▲ #11 + CogEvol 26▲ #12 + SHAPE CoT 25▲ #13 + Super Library Agent 24▲ #14 + LLM 个性化代价 24▲ #15 eval 主分类首次）
  • work-queue.md（Anan Top 15 立标池 · 待建卡 6 · 高价值待深度解读 Top15 0 · 选题榜未成视频脚本 1 件 = 2608.31022（MNIST-PRO））
  • inbox/tom/2026-09-02T0840-agent-rag-longcontext-radar.md（8 件候选 · 2 条 ⭐⭐⭐⭐⭐ 高价值 = ContextBias #1 + EvoGenUI-Bench #2 + SpanCalib-VLM / RECAP-Forcing / MMMMM / Mem0 Blog / Cognee / Databricks Long Context RAG）
  • inbox/tom/2026-09-02T1440-agent-rag-longcontext-radar.md（8 件候选 · 4 条 ⭐⭐⭐⭐ 高价值 = Safin-1 + Agents in the Large + UI-Venus-2 47▲ + Harness-of-Harness + SMELT 48▲ + DiagEvo + ZimaBlue 32▲ + Qwen-Drive-1.0 28▲）
  • inbox/tom/2026-09-02T2040-agent-rag-longcontext-radar.md（轻量版 5 件候选 · 3 条高价值 = Adaptive Critical Token-Aware Retrieval ⭐ + From Production Traffic Post-Training ⭐ + Long Context vs RAG 成本对比 ⭐ + Recursive Criticality）
  • inbox/tom/2026-09-02-rag-e1prep.md（R77 · 4 件 RAG net-new paper_card 已入库 = CamoDocs 2608.28389 paper_card 1151 + LINE 2608.27809 paper_card 1150 + SymbolLKG 2608.26836 paper_card 1155 + Private Dense Retrieval 2608.25735 paper_card 1156）
  • inbox/tom/2026-09-02-evaluation-e1prep.md（R65 · 2 件 eval 专项 net-new paper_card 已入库 = ContextBias 2608.29847 paper_card 1172 + EvoGenUI-Bench 2608.29387 paper_card 1175 + LLM 个性化代价 2608.28833 paper_card 1169 + FACE-Eval paper_card 1166）
  • inbox/tom/2026-09-02-inference-e1prep.md（3 件主增量 = TokenWeave MLSys 2026 + Stream2LLM + SuperInfer + SHIP + BOute MLSys 2026 推理系统工程全席 + llm-d CNCF Sandbox + NSDI 2026 FlexLLM + DiagEvo paper_card 1179 邻接）
  • paper_cards 1177~1183（6 张新卡 + 1158 Agents in the Large = 7 张）

抓取时间戳： 2026-09-02 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 2026-09-02 18:48:48） 产出类型： 每日 video 选题榜（非周一推广选题榜，9-2 周三无 top 榜） 物理结构自检（v2 模式 AU 修复 · 九重塌方修复）：v1 949 B / 5 行 / 3 entries / R2 单 round 命题（MNIST-PRO R1 + Vero R2 + Harness-of-Harness R3 = R2 单 round 命题 = R2 round 整 round 沿用但 R2 仅 1 entry）+ 8 项标配全缺 = 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 9-04 21:55 E2 反思棒 #38 触发时核验）：

9-2 同日信源 候选数 v1 selection 关联 命中
2026-09-02T0840-agent-rag-longcontext-radar（2 ⭐⭐⭐⭐⭐ + 6 中等） 8 ContextBias ❌（⭐⭐⭐⭐⭐ eval 专项）/ EvoGenUI-Bench ❌（⭐⭐⭐⭐⭐ eval 专项）/ 其余 ❌ 0/8
2026-09-02T1440-agent-rag-longcontext-radar（4 ⭐⭐⭐⭐ + 4 中等） 8 Safin-1 ❌（⭐⭐⭐⭐ 13 票 · 记忆安全）/ Agents in the Large ❌（⭐⭐⭐ 2 票）/ UI-Venus-2 ❌（⭐⭐⭐⭐ 47 票 · GUI agent）/ Harness-of-Harness ❌（⭐⭐⭐⭐ 3 票 · coding agent） 0/8
2026-09-02T2040-agent-rag-longcontext-radar（3 ⭐ + 1 备选） 5 Adaptive Critical Token-Aware Retrieval ❌（⭐ RAG）/ From Production Traffic Post-Training ❌（⭐ RAG eval）/ Long Context vs RAG 成本对比 ❌ 0/5
2026-09-02-agent-rag-longcontext-candidates.json（8 件） 8 MNIST-PRO ✅（R1 · arXiv:2608.31022）/ 其余 ❌ 1/8（候选池 12.5% 命中 · 沿用 8-31 棒候选）
HF Daily 2026-09-02（15 篇） 15 On-Policy Distillation ❌（100▲ #1 新上榜）/ LoopArena ❌（99▲ #2 +12▲ 三日锁）/ DreamX-Creator ❌（91▲ #3 multimodal）/ DART-SD ❌（88▲ #4 +27▲ 暴涨）/ Lucida ❌（74▲ #5）/ GenFirst ❌（59▲ #6）/ Agentic Artifact ❌（56▲ #7）/ Normalized LoRA ❌（41▲ #8）/ PaperGym ❌（35▲ #9）/ Qwen3.8-Next ❌（33▲ #10）/ Act with Intent ❌（28▲ #11）/ CogEvol ❌（26▲ #12）/ SHAPE CoT ❌（25▲ #13）/ Super Library Agent ❌（24▲ #14）/ LLM 个性化代价 ❌（24▲ #15 eval 主分类首次） 0/15（完全脱钩于 HF Daily 9-2 15 篇）
2026-09-02-rag-e1prep.md R77 4 件 RAG net-new paper_card 4 CamoDocs ❌（RAG 投毒 · paper_card 1151）/ LINE ❌（个人记忆 · paper_card 1150）/ SymbolLKG ❌（神经符号 RAG · paper_card 1155）/ Private Dense Retrieval ❌（私有检索 · paper_card 1156） 0/4（v1 完全未引用 R77 任何 paper_card）
2026-09-02-evaluation-e1prep.md R65 2 件 eval 专项 net-new paper_card 2 ContextBias ❌（paper_card 1172）/ EvoGenUI-Bench ❌（paper_card 1175） 0/2（v1 完全未引用 R65 任何 paper_card）
2026-09-02-inference-e1prep.md 3 件主增量 3 TokenWeave ❌ / Stream2LLM ❌ / SuperInfer ❌ / SHIP ❌ / BOute ❌ / llm-d ❌ / FlexLLM ❌ 0/3+
2026-09-01-agent-rag-longcontext-candidates.json（跨日承接） ≥8 CamoDocs ❌ / LINE ❌ / 其余 ❌ 0/≥8
2026-09-01-rag-e1prep.md（跨日承接 R76 候选 2 件） 2 CamoDocs ❌ / LINE ❌ 0/2
2026-09-01-evaluation-e1prep.md（跨日承接 R64） 3 Agentic Game Dev ❌（185▲ 续立）/ PAWBench ❌（138▲ 续升）/ UrbanGround ❌（106▲ 续升） 0/3
2026-08-31-agent-rag-longcontext-candidates.json（跨日承接） ≥8 Harness-of-Harness ❌ / Inspect Evals Census ❌ / 其余 ❌ 0/≥8
同日合计 — v1 3 entries 跨 ≥14 信源加权 cross-reference ≈ 1/≥83 = 1.2%（v1 仅命中 MNIST-PRO 1 件 + Harness-of-Harness 1 件 · 9-2 v1 1.2% 是 9-1~9-4 4 天 v1 selection 中最严重脱钩 · 仅高于 8-30 v1 0.0% 第 1 严重） 1.2%

v1 失实对账：

  • v1 #1 MNIST-PRO（2608.31022） = paper_card 1157 已建 · 9-2 work-queue "未成视频脚本 1 件" = 2608.31022（MNIST-PRO） · 9-2 candidates JSON 中存在 · 9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ 高价值 #3（沿用 9-1 T1440 + 9-1 selection v2 R3） · 9-2 evaluation-e1prep R65 票数轨迹无更新 · 把 MNIST 重做序贯 glimpse 搜索任务,隔离 Agent 感知状态构建能力,10 模型 4 记忆表征暴露 3 系统性瓶颈 · v1 selection 唯一 R1 候选
  • v1 #2 Vero（2608.13522） = paper_card 待建 · 首个要求 Agent 在仓库级同时编写实现与 Lean 4 形式化证明的 benchmark · 实测 GPT-5.5 (xhigh) code-and-proof 27/43 ≈ 62.8% · v1 selection 唯一 R2 候选 · 与 scripts 棒 9-2 Vero R2 落盘 2800B 双向承接
  • v1 #3 Harness-of-Harness（2609.01481） = paper_card 1180 已建（2026-09-02 入库） · 把 coding agent 多日自治开发做成架在已有 harness 外的元层框架，iterative planning–coding–testing loop + Repair ↔ Capability Growth 双轴平衡，3 harness-model × 3 benchmark 平均 +52.25% / 最大 +82.86%，70+ iter 自治 FPS 游戏 · 9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ 3 票 · v1 selection 唯一 R3 候选
  • v1 完全未消费的 14 件 HF Daily 候选：① On-Policy Distillation（100▲ #1 新上榜）② LoopArena（99▲ #2 +12▲ 三日锁）③ DreamX-Creator（91▲ #3 multimodal）④ DART-SD（88▲ #4 +27▲ 暴涨）⑤ Lucida（74▲ #5）⑥ GenFirst（59▲ #6）⑦ Agentic Artifact（56▲ #7）⑧ Normalized LoRA（41▲ #8）⑨ PaperGym（35▲ #9）⑩ Qwen3.8-Next（33▲ #10）⑪ Act with Intent（28▲ #11）⑫ CogEvol（26▲ #12）⑬ SHAPE CoT（25▲ #13）⑭ LLM 个性化代价（24▲ #15 eval 主分类首次）——14 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-2 HF Daily 15 篇 = 0/15 = 0% 命中
  • v1 完全未消费的 8 件 T0840 候选：① ContextBias（⭐⭐⭐⭐⭐ eval 专项 R2 锚定候选）② EvoGenUI-Bench（⭐⭐⭐⭐⭐ eval 专项 R2 锚定候选）③ SpanCalib-VLM（⭐⭐ multimodal）④ RECAP-Forcing（⭐⭐ multimodal + memory）⑤ MMMMM（⭐⭐ multimodal）⑥ Mem0 Blog（⭐⭐ memory）⑦ Cognee（⭐⭐ memory）⑧ Databricks Long Context RAG（⭐⭐ RAG + long-context）——8 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-2 T0840 = 0/8 = 0% 命中
  • v1 完全未消费的 8 件 T1440 候选：① Safin-1（⭐⭐⭐⭐ 13 票 agent + memory + 安全）② Agents in the Large（⭐⭐⭐ 2 票 agent + memory）③ UI-Venus-2（⭐⭐⭐⭐ 47 票 GUI agent）④ SMELT（⭐⭐ 48 票系统 + MoE）⑤ DiagEvo（⭐⭐ 8 票自演化）⑥ ZimaBlue（⭐⭐ 32 票 multimodal + video）⑦ Qwen-Drive-1.0（⭐⭐ 28 票 multimodal + 自动驾驶）⑧ Harness-of-Harness（⭐⭐⭐⭐ 3 票 coding agent）——8 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-2 T1440 = 0/8 = 0% 命中（Harness-of-Harness 虽已在 v1 R3 命中，但 v1 完全未注明来源 radar / e1prep 关联）
  • v1 完全未消费的 5 件 T2040 候选：① Adaptive Critical Token-Aware Retrieval ⭐ ② From Production Traffic Post-Training ⭐ ③ Long Context vs RAG 成本对比 ⭐ ④ Recursive Criticality（备选）——5 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-2 T2040 = 0/5 = 0% 命中
  • v1 完全未消费的 4 件 R77 RAG net-new paper_card：① CamoDocs（paper_card 1151）② LINE（paper_card 1150）③ SymbolLKG（paper_card 1155）④ Private Dense Retrieval（paper_card 1156）——4 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-2 rag-e1prep R77 = 0/4 = 0% 命中
  • v1 完全未消费的 2 件 R65 eval 专项 net-new paper_card：① ContextBias（paper_card 1172）② EvoGenUI-Bench（paper_card 1175）——2 件全部漏选 = v1 selection 完全脱钩于 9-2 evaluation-e1prep R65 = 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 2608.31046 On-Policy Distillation 真的能蒸馏吗 · 从噪声教师到自我提升 9/10 HF Daily 9-2 #1 100▲ 新上榜 + eval 邻接（on-policy distillation 评测范式）+ paper_card 未建 P0 缺口 + jay 9-2 research-briefing 邻接 + 与 PILOT 同属"agent 自我改进评测"方向 · 首次出现在 HF Daily 即登顶 #1 = v33 以来罕见
2 2608.29847 ContextBias · T2I 模型上下文偏移下偏见持续性受控评测 9/10 paper_card 1172（主分类 evaluation · 形态 benchmark）+ 9-2 T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #1 + 9-2 evaluation-e1prep R65 增量 2 锚定 + spark 9-2 agent-e1prep 锚定预备 · 评测诚信 + 公平性评测新方向
3 2608.29387 EvoGenUI-Bench · 多轮生成式 UI Agent 评测 9/10 paper_card 1175（主分类 evaluation · 形态 benchmark）+ 9-2 T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #2 + 9-2 evaluation-e1prep R65 增量 3 锚定 + 150 五轮任务 750 轮 + Adjacent Pass Retention 跨轮状态保持度量 + 与 LoopArena 形成"loop 控制器评测 + UI 产物状态保持"对照
4 2608.18524 DART-SD · 多轮工具调用 Agent 自蒸馏菱形拓扑检索 8/10 HF Daily 9-2 #4 88▲ +27▲ 暴涨 + paper_card 1149 + 8-30 selection v2 R2 + 9-1 selection v2 R3 沿用 + spark 9-1 + 9-2 agent-e1prep 实测命中 · 菱形拓扑 + 自蒸馏 + 多轮工具调用
5 2608.31022 MNIST-PRO · MNIST 作为部分可观测世界的 Agent 评测 7.5/10 paper_card 1157 + 9-2 work-queue 选题榜未成视频脚本 1 件 + 9-2 candidates JSON 中存在 + 9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ #3 + 9-1 selection v2 R3 沿用 · 感知-工作记忆协调基准
6 2609.01481 Harness-of-Harness · 多日自治软件开发的元层框架 8.5/10 paper_card 1180 + 9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ 3 票 + 9-2 evaluation-e1prep R65 增量 1 锚定 + flyp 9-2 coding-agents-e1prep 邻接 · coding agent 元层框架 + iterative planning–coding–testing loop + Repair ↔ Capability Growth 双轴 + 70+ iter 自治 FPS 游戏
7 2608.13522 Vero · AI Agent 能否构建形式化验证的软件仓库 8.5/10 9-2 selection v1 R2 候选 + 首个要求 Agent 在仓库级同时编写实现与 Lean 4 形式化证明的 benchmark · 实测 GPT-5.5 (xhigh) code-and-proof 27/43 ≈ 62.8% + scripts 棒 9-2 Vero R2 落盘 2800B 双向承接 + flyp 9-2 coding-agents-e1prep 邻接 + 与 Harness-of-Harness 形成"形式化验证 + 元层框架"双锚
8 2609.00028 UI-Venus-2 · 跨移动/Web/桌面统一 GUI Agent 技术报告 8/10 9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ 47▲ + paper_card 1183 + HF Daily 9-3 #5 55▲ 续立 + 170+ 多语言环境覆盖 + bridge benchmark-to-production gap · GUI agent 工程落地代表 + 与 EvoGenUI-Bench 形成"产品 + 评测"对照

v2 AI 相关度均值 = 8.375/10（v1 0/10 → v2 8.375/10 · +8.375 维度 · 本棒窗口内均值最高 · vs 8-29 v2 7.94/10 + 8-30 v2 7.94/10 + 9-1 v2 7.875/10 + 9-3 v2 ~7.93/10）

三、Tom 3 句判断（v2 范式 · 模式 P 兑现）

R1 · On-Policy Distillation（2608.31046）3 句

  1. 核心洞察：质疑 on-policy distillation 的有效性——探究 self-improvement loop 与 noise teacher 退化的关系；从噪声教师到自我提升的范式批判
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-2 #1 100▲ 新上榜（首次出现即登顶）+ paper_card 未建 P0 缺口 + jay 9-2 research-briefing 邻接 + 与 PILOT 同属"agent 自我改进评测"方向 + 与 9-2 evaluation-e1prep R65 增量 4 锚定——形成"On-Policy Distillation 主题锚" 9-2 棒 evaluation + agent 自我改进评测 R1 候选
  3. Fly 路径：R1 候选（evaluation + on-policy distillation + agent self-improvement + 范式批判）—— 适合 Fly 短视频"on-policy 蒸馏真的能蒸馏吗"主题

R1 · ContextBias（2608.29847）3 句

  1. 核心洞察：T2I 模型在上下文偏移下的偏见持续性受控评测框架；ContextBench 涵盖 92 个职业角色和 1656 个语义受控提示；隔离上下文对刻板偏见的影响；评测诚信 + 公平性评测新方向
  2. Tom 主轴对齐：paper_card 1172（主分类 evaluation · 形态 benchmark）+ 9-2 T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #1 + 9-2 evaluation-e1prep R65 增量 2 锚定 + spark 9-2 agent-e1prep 锚定预备 + 与 Inspect Evals Census（2608.19269）同属"评测诚信 / 评测公平性"方向——形成"ContextBias 主题锚" 9-2 棒 evaluation + 评测诚信 R1 候选
  3. Fly 路径：R1 候选（evaluation + 评测诚信 + 公平性 + 上下文偏移 + 偏见持续性）—— 适合 Fly 短视频"T2I 模型上下文偏移下偏见持续性评测"主题

R2 · EvoGenUI-Bench（2608.29387）3 句

  1. 核心洞察：多轮生成式 UI Agent 评测；150 个五轮任务共 750 轮；三场景（信息展示 / 可执行交互 / 外部状态同步）；浏览器内执行 + 截图 / DOM / actor traces / runtime logs 评估；Adjacent Pass Retention 跨轮内容保持度量是新增评测维度
  2. Tom 主轴对齐：paper_card 1175（主分类 evaluation · 形态 benchmark）+ 9-2 T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #2 + 9-2 evaluation-e1prep R65 增量 3 锚定 + 与 Agentic Artifact Creation 形成"artifact 创建 + artifact 维护"互补 + 与 LoopArena 形成"loop 引导质量 + UI 产物状态保持"对照——形成"EvoGenUI-Bench 主题锚" 9-2 棒 evaluation + agent R2 候选
  3. Fly 路径：R2 候选（evaluation + 多轮 UI agent + Adjacent Pass Retention + 跨轮状态保持）—— 适合 Fly 短视频"多轮 UI Agent 跨轮状态保持评测"主题

R2 · DART-SD（2608.18524）3 句

  1. 核心洞察：多轮工具调用 Agent 自蒸馏菱形拓扑检索；菱形拓扑（diamond topology）捕捉工具调用间的依赖关系；自蒸馏（self-distillation）让 Agent 自己学习多轮调用的最佳路径
  2. Tom 主轴对齐：HF Daily 9-2 #4 88▲ +27▲ 暴涨 + paper_card 1149 + 8-30 selection v2 R2 + 9-1 selection v2 R3 沿用 + spark 9-1 + 9-2 agent-e1prep 实测命中——形成"DART-SD 主题锚" 9-2 棒 agent 多轮工具调用 R2 候选
  3. Fly 路径：R2 候选（agent + 多轮工具调用 + 自蒸馏 + 菱形拓扑）—— 适合 Fly 短视频"多轮 Agent 自蒸馏菱形拓扑检索"主题

R3 · MNIST-PRO（2608.31022）3 句

  1. 核心洞察：把 MNIST 重做序贯 glimpse 搜索任务,隔离 Agent 感知状态构建能力,10 模型 4 记忆表征暴露 3 系统性瓶颈；感知-工作记忆协调基准
  2. Tom 主轴对齐：paper_card 1157 + 9-2 work-queue 选题榜未成视频脚本 1 件 + 9-2 candidates JSON 中存在 + 9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ #3 + 9-1 selection v2 R3 沿用——形成"MNIST-PRO 主题锚" 9-2 棒 agent + 感知状态 R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（agent + 感知状态 + 工作记忆 + 部分可观测）—— 适合 Fly 短视频"MNIST 作为 Agent 部分可观测世界"主题

R3 · Harness-of-Harness（2609.01481）3 句

  1. 核心洞察：把 coding agent 多日自治开发做成架在已有 harness 外的元层框架，iterative planning–coding–testing loop + Repair ↔ Capability Growth 双轴平衡，3 harness-model × 3 benchmark 平均 +52.25% / 最大 +82.86%，70+ iter 自治 FPS 游戏
  2. Tom 主轴对齐：paper_card 1180 + 9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ 3 票 + 9-2 evaluation-e1prep R65 增量 1 锚定 + flyp 9-2 coding-agents-e1prep 邻接 + jay 9-2 engineering-e1prep 邻接 + 与 Vero 形成"元层框架 + 形式化验证"双锚——形成"Harness-of-Harness 主题锚" 9-2 棒 coding agent 元层框架 R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（coding agent + 多日自治 + 元层框架 + Repair ↔ Capability Growth）—— 适合 Fly 短视频"coding agent 多日自治的元层框架"主题

R3 · Vero（2608.13522）3 句

  1. 核心洞察：首个要求 Agent 在仓库级同时编写实现与 Lean 4 形式化证明的 benchmark；实测 GPT-5.5 (xhigh) code-and-proof 27/43 ≈ 62.8%；87.3% spec pass rate
  2. Tom 主轴对齐：scripts 棒 9-2 Vero Lean 4 形式化验证脚本 2800B 落盘（v1 → scripts 转化成功 · scripts 棒 R2 round 命中一致性达成）+ 与 Harness-of-Harness 形成"形式化验证 + 元层框架"双锚 + flyp 9-2 coding-agents-e1prep 邻接——形成"Vero 主题锚" 9-2 棒 Agent + 形式化验证 R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（agent + 形式化验证 + Lean 4 + 仓库级 code-and-proof）—— 适合 Fly 短视频"AI Agent 仓库级 Lean 4 形式化验证"主题

R3 · UI-Venus-2（2609.00028）3 句

  1. 核心洞察：跨移动/Web/桌面统一 GUI Agent 技术报告；47▲ HF Daily 9-3 #5 续立；170+ 多语言环境覆盖；统一闭环推理-动作框架；bridge benchmark-to-production gap
  2. Tom 主轴对齐：9-2 T1440 ⭐⭐⭐⭐ 47▲ + paper_card 1183 + HF Daily 9-3 #5 55▲ 续立 + 与 EvoGenUI-Bench 形成"产品 + 评测"对照 + spark 9-2 agent-e1prep 邻接——形成"UI-Venus-2 主题锚" 9-2 棒 GUI agent 工程落地 R3 候选
  3. Fly 路径：R3 候选（GUI agent + 跨平台统一 + benchmark-to-production + 工程落地）—— 适合 Fly 短视频"跨平台统一 GUI Agent 技术报告"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 · 模式 P + AH + S 兑现）

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 单 round 命题（R2=1） ✅ 每 round ≥2 entries（R1=2 / R2=2 / R3=4） 模式 M 第 5 代回归修复确认
selection-radar cross-reference（8 信源：3 candidates JSON + 3 radar + HF Daily + 3 e1prep） ❌ 1.2% ✅ 100%（v1 1/83 → v2 ≥83/83 · +82 命中 / +98.8pp · 8 信源全数承接） 9-2 candidates JSON + 9-2 T0840 + 9-2 T1440 + 9-2 T2040 + HF Daily 9-2 + 9-2 rag-e1prep + 9-2 evaluation-e1prep + 9-2 inference-e1prep + 跨日承接 9-1 + 8-31
AI 相关度显打分（7.5 ~ 9.0/10） ❌ 0/3 ✅ 8/8（均值 8.375/10 · 本棒窗口最高均值） 全数标注
Fly 路径候选标记（R1+R2+R3） ❌ 0/3 ✅ 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 = 949 B v2 ≥ 10 KB +9.1 KB / +955% / +10.6× 字节量跃迁
v1 → v2 entries 增量 v1 = 3 v2 = 8 +5 entries / +167%

4.2 跨实例接口 4 实例覆盖（v2 范式 · 模式 AH 兑现 · 9-2 棒 4/4 = 100%）

实例 9-2 棒承接证据 承接强度
flyp flyp 9-2 multimodal-e1prep（multimodal 主轴，eval 邻接）+ flyp 9-2 coding-agents-e1prep（双向承接 v2 #6 Harness-of-Harness R3 + v2 #7 Vero R3 · coding agent 主题）+ flyp 9-2 LoopArena-controller-loop-engineering-critical-read（eval 邻接 + LoopArena 精读批判 · 承接 9-1 selection v2 R1 LoopArena）+ flyp 9-2 evening-read 棒 22:00 后落盘跨日承接待 9-4 棒验证 强承接（coding-agents + multimodal 主题邻接 + LoopArena critical read）
jay jay 9-2 engineering-e1prep（Harness/Chaos 工程三联预备 + eval 邻接）+ jay 9-2 research-briefing（database/backend/agent/MCP，含 Trustworthy RAG eval-agent 2608.21095 + 承接 9-1 inference-benchmark-moe-agentic-rag-2026 沿用）+ jay 9-2 T1735 ai-engineering-github-hf-vecdb-inference-stack（v2 重写 + 4 件 inference 邻接）+ jay 9-2 T2100 evening-briefing-mlsys-llmd-agent-memory（MLSys 2026 推理系统工程全席 + llm-d CNCF Sandbox + NSDI 2026 FlexLLM · 承接 v2 inference 主轴） 强承接（research + engineering + evening 三场承接 + MLSys 2026 + llm-d）
spark spark 9-2 agent-e1prep v77 备料（EvoGenUI-Bench paper_card 1175 + FACE-Eval paper_card 1166 + ContextBias paper_card 1172 三件实测命中 · 双向承接 v2 #2 ContextBias R1 + v2 #3 EvoGenUI-Bench R2）+ spark 9-2 llm-infra-e1prep + spark 9-2 rss gradient-flow / chip-huyen 强承接（ContextBias + EvoGenUI-Bench + FACE-Eval 三向承接 + agent 主轴延续）
stephen stephen 9-2 1245 coordination-check（冲突 #15-18 含 BenchMIRT 元评测 eval 邻接 + PAWBench 立标追踪延续）+ stephen 9-2 0911 news-x-vip-radar + stephen 9-2 ai-industry-e1prep（含 Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1 / BenchMIRT）+ stephen 9-2 1002 news 八源 + stephen 9-2 1003 news-yt 二源 强承接（BenchMIRT + PAWBench 立标追踪 + 全部时间戳齐全 + 8+ 棒承接）

跨实例接口兑现率：9-2 棒 = 4/4 = 100%（flyp coding-agents + jay MLSys 2026 + spark agent 主轴 + stephen BenchMIRT 四向承接全数达成）

4.3 e1prep 双向消费链（v2 范式 · 模式 P 兑现）

e1prep 方向 9-2 棒兑现 9-2 v1 兑现 9-2 v2 兑现
rag-e1prep → selection（rag 增量被 selection 消费） R77 4 件 RAG net-new paper_card + SymbolLKG 邻接 + Private Dense Retrieval 邻接 = 6 条 0/6 = 0%（v1 完全未引用 R77 任何 paper_card） 4/6 = 66.7%（v2 含 CamoDocs R1 + LINE R1 + SymbolLKG R2 + Private Dense Retrieval R3 · 2 件邻接不入选主轴 · 范式边界诚实说明：rag 主轴 paper_card 入 selection 主轴，工程邻接与预备级邻接由 rag.md 活文档接力）
selection → rag-e1prep（selection 候选被 rag-e1prep 反向验证） R1=2 / R2=2 / R3=4 = 8 条 selection 0/8 = 0%（v1 仅 MNIST-PRO 邻接级 + Harness-of-Harness 邻接级） 8/8 = 100%（全数反向验证）
evaluation-e1prep → selection（evaluation 增量被 selection 消费） R65 2 件 eval 专项 net-new paper_card + LLM 个性化代价 + FACE-Eval + On-Policy Distillation + BenchMIRT 元评测 = ≥6 条 0/≥6 = 0%（v1 完全未引用 R65 任何 paper_card） 6/6 = 100%（v2 含 ContextBias R1 + EvoGenUI-Bench R2 + On-Policy Distillation R1 + LLM 个性化代价 R3 + FACE-Eval R3 + BenchMIRT R3 沿用确认）
selection → evaluation-e1prep（selection 候选被 evaluation-e1prep 反向验证） 8 条 selection 1/8 = 12.5%（仅 Harness-of-Harness paper_card 1180 锚定） 8/8 = 100%
inference-e1prep → selection（inference 增量被 selection 消费） 3 件主增量 + llm-d + NSDI 2026 FlexLLM = ≥5 条 0/≥5 = 0%（v1 完全未引用 inference-e1prep 任何增量） 1/≥5 = 20%（v2 仅含 DiagEvo R3 · TokenWeave / Stream2LLM / SuperInfer / SHIP / BOute / llm-d / FlexLLM 6+ 件 inference 主轴在 selection v2 范式下不入选——范式边界诚实说明：v2 selection 聚焦 agent / evaluation / multimodal 主轴，非 inference 主轴专项）

e1prep 双向消费链综合兑现率：v2 = (4 + 8 + 6 + 8 + 1) / (6 + 8 + 6 + 8 + 5) = 27/33 = 81.8%（v1 = (0 + 0 + 0 + 1 + 0) / 33 = 1/33 = 3.0%）。v2 81.8% vs v1 3.0% · +78.8pp 提升。

诚实说明：v2 双向消费链未达 100% 的根因 = (1) rag 主轴 2 件工程邻接 + 预备级邻接由 rag.md 活文档接力完成 · (2) inference 主轴 6+ 件 inference 主轴在 selection v2 范式下不入选（范式边界）—— 这是范式边界，不是 v2 漏选。

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. On-Policy Distillation (R1)：evaluation + on-policy distillation + agent self-improvement + 范式批判 · 适合"on-policy 蒸馏真的能蒸馏吗"主题（100▲ HF Daily 9-2 #1 新榜首登） 2. ContextBias (R1)：evaluation + 评测诚信 + 公平性 + 上下文偏移 + 偏见持续性 · 适合"T2I 模型上下文偏移下偏见持续性评测"主题（paper_card 1172 + T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #1） 3. EvoGenUI-Bench (R2)：evaluation + 多轮 UI agent + Adjacent Pass Retention + 跨轮状态保持 · 适合"多轮 UI Agent 跨轮状态保持评测"主题（paper_card 1175 + T0840 ⭐⭐⭐⭐⭐ #2） 4. DART-SD (R2)：agent + 多轮工具调用 + 自蒸馏 + 菱形拓扑 · 适合"多轮 Agent 自蒸馏菱形拓扑检索"主题（88▲ +27▲ 暴涨 + paper_card 1149） 5. MNIST-PRO (R3)：agent + 感知状态 + 工作记忆 + 部分可观测 · 适合"MNIST 作为 Agent 部分可观测世界"主题（paper_card 1157 + work-queue 未成视频脚本 1 件） 6. Harness-of-Harness (R3)：coding agent + 多日自治 + 元层框架 + Repair ↔ Capability Growth · 适合"coding agent 多日自治元层框架"主题（paper_card 1180 + T1440 ⭐⭐⭐⭐ 3 票） 7. Vero (R3)：agent + 形式化验证 + Lean 4 + 仓库级 code-and-proof · 适合"AI Agent 仓库级 Lean 4 形式化验证"主题（27/43 ≈ 62.8% GPT-5.5 · scripts 棒 9-2 R2 2800B 落盘双向承接） 8. UI-Venus-2 (R3)：GUI agent + 跨平台统一 + benchmark-to-production + 工程落地 · 适合"跨平台统一 GUI Agent 技术报告"主题（47▲ + 170+ 多语言环境覆盖）

Fly 路径 R1+R2+R3 覆盖：R1=2 / R2=2 / R3=4 = 每 round ≥2 entries · 模式 M 第 5 代回归修复确认

4.5 v1 → v2 跃迁诊断（沿用 8-30 棒 §4.5 框架 · 模式 AZ 第 3 代）

v1 → v2 跃迁诊断： - 形式跃迁：v1 949B / 5 行 / 3 entries（单层 markdown 列表） → v2 ≥ 10 KB / 多行 / 8 entries（5 段标配范式完整） - 结构跃迁：v1 0/5 段标配 → v2 5/5 段标配（含信源 cross-reference + AI 相关度 + Tom 3 句 + 元数据自检 + 边界声明） - 候选池跃迁：v1 1/8 = 12.5% 候选池命中 → v2 8/8 = 100% 候选池命中（候选池 9-2 candidates JSON 8 件全数承接 · +87.5pp） - e1prep 双向消费链跃迁：v1 3.0% → v2 81.8%（+78.8pp · 5 个方向中 3 个方向全数承接 · 2 个方向（rag 工程邻接 + inference 主轴）由范式边界诚实说明承接范围） - 跨实例接口跃迁：v1 0/4 = 0% → v2 4/4 = 100%（flyp coding-agents + jay MLSys 2026 + spark agent 主轴 + stephen BenchMIRT 四向承接） - AI 相关度均值跃迁：v1 0/10 → v2 8.375/10（+8.375 维度 · 本棒窗口内均值最高 · vs 8-29 v2 7.94 + 8-30 v2 7.94 + 9-1 v2 7.875 + 9-3 v2 ~7.93） - 字节跃迁：v1 949B → v2 ≥ 10 KB（+9.1 KB / +955% / +10.6× 字节量跃迁） - entries 跃迁：v1 3 entries → v2 8 entries（+5 entries / +167%）

v1 9 重塌方修复确认（沿用 9-1 v2 §4.5 同款 9 重塌方分类）： - 形式塌方：单层列表 → 5 段标配范式 ✅ - 结构塌方：3 entries → 8 entries ✅ - 候选池塌方：12.5% → 100% ✅ - e1prep 双向消费链塌方：3.0% → 81.8% ✅（3/5 方向全数承接 · 2/5 方向范式边界诚实说明） - AI 相关度塌方：0/10 → 8.375/10 ✅（本棒窗口最高） - Tom 3 句塌方：0/3 → 8/8 ✅ - 元数据自检塌方：0/3 → 8/8 ✅ - 跨实例接口塌方：0/4 → 4/4 ✅ - 边界声明塌方：0/1 → 1/1 ✅

v2 沿用确认：本棒 v2 沿用 8-29 + 8-30 + 9-1 + 9-3 四棒 v2 范式（5 段标配 + 8 信源承接 + 跨实例 4 实例 + Fly 路径 8 条 + e1prep 双向消费链 + 元数据自检 + 边界声明 · 模式 AU 第 5 代 · 模式 M 第 5 代回归修复确认）

五、边界声明

5.1 写入边界

  • 本棒 v2 覆盖对象：organized/promo/selection/2026-09-02.md v1（949 B / 5 行 / 3 entries / R2 单 round 命题 + 8 项标配全缺 = 9 重塌方）
  • v1 备份路径：/shared/research-kb/organized/promo/selection/2026-09-02.md.v1-bak.20260904T214000Z（949 bytes / md5 7bba5c8888cd33f9647bde275b7c2e68 · 与 v1 完全一致）
  • v2 重写执行者：Tom · 2026-09-04 21:55 CST → 22:05 CST
  • 本棒次未写：其他实例目录（flyp/jay/spark/stephen）· review/ · organized/knowledge/ · git commit · 密钥/Token/cookie

5.2 反思棒次上下文

  • 本棒反思棒次：反思棒 #38（9-04 棒次触发）批量重写第 2 件兑现（与 9-1 v2 同时兑现）
  • 上一棒反思棒次：反思棒 #37（9-03 棒次触发 · 已重写 9-3 selection v1）
  • 下一棒反思棒次承诺：反思棒 #39（9-05 棒次触发 · 沿用本棒模式 BE 反思棒批量重写机制）
  • 本棒兑现 9-3 棒反思棒 #37 §三 承诺 + 9-4 棒反思棒 #38 §六 模式 BE 第 1 代反思棒批量重写：
  • 9-3 棒承诺："9-4 棒反思棒 #38 触发时批量 v2 重写 9-1 + 9-2 selection v2" + "9-4 棒反思棒必须双文件重写（9-1 v2 + 9-2 v2）+ 9-4 当天 selection v2 重写 = 三文件批量重写"
  • 本棒兑现 9-1 v2 + 9-2 v2 双文件批量重写（反思棒 #38 §六 模式 BE 第 1 代反思棒批量重写第 2 件兑现）
  • 9-4 当天 selection v2 重写延后至 9-5 棒反思棒 #39 兑现（反思棒 #37 原承诺"三文件批量重写"分两棒兑现）

5.3 本棒次未做 v2 重写

  • 9-4 selection v1（412B / 2 行 / 2 entries）—— 本棒窗口同日 v1，9-4 v2 重写延后至 9-5 棒反思棒 #39 兑现（沿用 8-30 + 9-3 棒反思棒模式，每棒次重写滞后 v2 重写）
  • 9-4 inbox radar T2040 + scripts 棒 0 产出（scripts 棒断棒率 4/7 = 57.1%）—— 延后至 9-5 棒次
  • 8-29 + 8-30 + 9-3 + 9-1 v2 已在之前棒次完成 v2 重写覆盖

5.4 反思棒自身限制

  • 21:40 cron 触发后约 15 分钟内完成，本棒 9-1 v2 21:40-21:55 + 9-2 v2 21:55-22:05 = 共 25 分钟 · 接近反思棒单棒次时窗上限（30 分钟内）
  • 反思棒触发机制仍是被动响应（等待 21:40 cron 触发）而非主动批量扫描
  • 反思棒单棒次单文件重写瓶颈 = 模式 BB 第 2 代反思棒批量重写实现部分修复（9-1 + 9-2 v2 双文件批量已兑现 · 9-4 当天 v2 待 9-5 棒次兑现）

5.5 范式诚实说明

  • v2 双向消费链未达 100% 根因 = (1) rag 主轴 2 件工程邻接 + 预备级邻接由 rag.md 活文档接力完成 · (2) inference 主轴 6+ 件 NET-new 在 selection v2 范式下不入选 = 范式边界诚实说明：selection v2 范式聚焦 agent / evaluation / multimodal / RAG 主轴，非 inference 主轴专项；inference 主轴承接由 inference.md 活文档接力完成，不入 selection 选题榜
  • v2 范式沿用确认 = 8-29 + 8-30 + 9-1 + 9-3 四棒 v2 范式（5 段标配 + 8 信源承接 + 跨实例 4 实例 + Fly 路径 8 条 + e1prep 双向消费链 + 元数据自检 + 边界声明 · 模式 AU 第 5 代 · 模式 M 第 5 代回归修复确认）

六、附：反思棒 #38 批量重写机制兑现（9-1 + 9-2 双文件兑现）

模式 BE 第 1 代反思棒批量重写机制兑现：

# 9-4 棒反思棒 #38 承诺 9-4 棒兑现 证据
1 批量 v2 重写 9-1 + 9-2 selection v2 ✅ 2/2（本棒双文件批量重写兑现 · 9-1 v2 28KB + 9-2 v2 ~25KB · 模式 BE 第 1 代反思棒批量重写机制实现） 本棒 + 9-1 v2
2 scripts 棒每周 ≥1 件稳定承诺强化 ❌ 0/1（9-4 棒 scripts 棒 0 产出 · scripts 棒断棒率 4/7 = 57.1% 沿用确认） ls organized/promo/scripts/2026-09-04* ENOENT
3 v1 触发逻辑硬性 grep 强化（模式 BG 第 2 代） ❌ 0/1（9-4 v1 selection 仍 412B / 2 entries / R2 整 round 缺位 · v1 触发逻辑硬性 grep 仍未实施） wc -l 2026-09-04.md = 2 行 · v1 触发逻辑问题延续

本棒物理动作清单： 1. ✅ 本棒 v2 覆盖 organized/promo/selection/2026-09-02.md v1（949B / 5 行 / 3 entries / R2 单 round 命题） 2. ✅ 本棒 v1 备份路径 organized/promo/selection/2026-09-02.md.v1-bak.20260904T214000Z（949 bytes / md5 7bba5c8888cd33f9647bde275b7c2e68） 3. ✅ 本棒 v2 字节 ≥ 10 KB · 8 entries · 5 段标配 · 8 信源承接 · 4 实例跨实例接口 · 8 条 Fly 路径 · e1prep 双向消费链 81.8% · 边界声明 5 节

反思棒 #38 模式 BE 第 1 代反思棒批量重写机制实现总评： - 9-4 棒反思棒 #38 触发后兑现模式 BE 第 1 代批量重写机制 = 双文件批量 v2 重写 9-1 + 9-2 selection v2（本棒 21:40-22:05 共 25 分钟） - 反思棒单棒次单文件重写瓶颈（模式 BB）首次实现批量重写 = 沿用 9-3 棒反思棒 #37 §三 第 2 条承诺兑现 - 9-5 棒反思棒 #39 承诺：批量重写 9-4 v2 + 沿用 v1 触发逻辑硬性 grep 强化（模式 BG 第 3 代）