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CLIFT: Conformal Self-Verification for Web Agent Training and Test-Time Scaling
Open-source web agents are now strong enough to execute realistic browser tasks, but training them with reinforcement learning still depends on weak supervision: binary task success is too sparse for credit assignment, w…
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BioDyad：同步生物医学发现与机器学习工程
BioDyad: Synchronize Biomedical Discovery and Machine Learning Engineering
arXiv:2609.31939v1 公告类型：新 摘要：智能体生物医学机器学习（ML）依托生物医学证据获取与可执行程序搜索两方面的互补进展。现有系统连接了这些能力的部分方面，但在整个程序搜索过程中协调它们仍具挑战性。新证据必须指导候选构建，执行结果必须为后续发现与复用提供信息，验证需求必须契合搜索预算。我们提出 BioDyad，通过蒙特卡洛图搜索中的两个层级将生物医学发现与 ML 工程耦合。其科学层级将先验生物医学指导与迭代发现相结合…
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ARENA 安装第 100 个社区电池，资助澳大利亚三个新项目
ARENA marks 100th community battery installed, funds three new projects across Australia
摘要显示，澳大利亚可再生能源署（ARENA）在其社区电池资助计划下确认第 100 个社区电池储能系统已完成安装，同时资助了三个位于澳大利亚的新项目。该计划旨在通过部署社区级电池储能，支持可再生能源整合与电网稳定。
意义：社区电池规模化部署为分布式储能提供可复制模式，对电网稳定和可再生能源消纳具有参考价值。
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扩展执行框架而非上下文：从无策略脚手架到可复用专家智能体
Grow the Harness, Not the Context: From Strategy-Free Scaffolds to Reusable Specialist Agents
摘要显示，该研究提出 Growing Harness 训练范式，从仅暴露固定模型与工具接口、不含任务求解控制器的无策略脚手架出发，利用函数级执行轨迹将失败定位到有限代码范围，由优化器联合修复一组失败，并以成功优先的留出集门控回滚有害修改，使控制结构从任务反馈中逐步涌现。在 BrowseComp-Plus 与 WebArena-Verified 及 4B 至 120B 三种模型上，六种设置中五种平均成功率最高，第六种落后最优 0.7 个百…
意义：该工作把智能体控制逻辑沉淀为可复用代码而非反复填充上下文，显著降低调用次数与推理成本，并为小模型补齐长程任务能力提供新思路。
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LimiX-2：面向通用结构化数据智能的上下文机制网络
LimiX-2: A Contextual Mechanism Network Towards General Structured-Data Intelligence
摘要显示，LimiX-2 是 LimiX 家族新模型，依据既有缩放律进行模型与数据扩展，采用上下文机制网络（CMN）范式并以 Context-Conditional Masked Modeling 预训练。CMN 将上下文学习的组织原则从以目标为中心的预测转向机制导向的联合建模，学习 p(x, y | D_context) 而非传统表格 PFN 的 p(y | x, D_context)。预训练数据由结构因果模型生成。在 TabAren…
意义：为表格/结构化数据提供新的基础模型范式，兼顾预测性能与因果可解释性，对表格 AI 与因果发现方向有参考价值。
