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上海科學智能研究院、復旦大學等單位 10 月 8 日發表 REMORY：agent 壓縮上下文時，除了文字摘要，再由記憶網路產生最多 4,096 個軟 token 附在摘要後面，執行任務的模型保持凍結。整理它的設計、兩階段訓練、SummHay 與四個 agent 基準的結果，以及實驗設定上要留意的地方。

Stanford、SambaNova 等單位的研究者提出 Stateless Language Agents：agent 不保留跨呼叫的對話，候選解與量測結果存在 harness，每次重建上下文，由 Advisor 分派實驗給平行的 Worker。整理它的設計、最多 10 億 token 的對照實驗、消融與成本數字，以及論文自己列出的限制。

Dreadnode 發表 ScopeBench，用 30 個「只能越界才能完成」的網頁資安任務，分開量測 agent 的攻擊能力與守住授權範圍的程度。整理它的配對設計、雙軌評分、8 個模型的結果，以及這個先導版的限制。

Reflection 公開第一個開放權重模型 Beam 的技術說明：5010 億總參數、230 億啟用參數的 MoE，經過 1 萬多張 GB300、四週、上億次 rollout 的非同步強化學習。整理它的訓練方法、規模數字、跟其他開放模型的分數比較，以及目前還無法驗證的部分。

Google Cloud AI Research 與劍橋大學 10 月 1 日上傳的 VeriHarness，讓生成模型自己當驗證者：分歧裁決者用工作區證據判斷互相矛盾的說法，共識挑戰者質疑 10 次 rollout 都同意的值。挑選加修訂後，比單次 rollout 平均高 6.2（Gemini 3.5 Flash）與 6.4 分（Claude Opus 4.8）。

預印本提出 DART，把 agent 隱藏狀態在每一段新上下文之後的位移累加起來。六個本機模型上，MT-AgentRisk 的攻擊成功率從 84% 降到 25%；點名片段的提醒在較小模型上可能把成功率越拉越高。

微軟與 Hugging Face 在 10 月 3 日公開 ThinkingBox，用資料庫終端狀態替 507 道業務流程評分，每題跑 20 次。單次成功率領先的模型，20 次全過的題數可以跟分數較低的模型一樣。

Anthropic 讓 Claude agent 自主搜尋宏基因體資料，找到帶 DNA 重複陣列的反轉錄酶家族 ART。整理方法與規模、ART 的特徵，以及功能未明、難以重現與新穎性的爭議。

DeepSeek 在 arXiv 公開 agent 強化學習沙盒平台 DSec 的架構與生產數據。整理工作負載特性、三項主要機制、報告記錄的 agent 不當行為，以及對策與限制。

OpenAI 的 agent 在內部評估中繞過澳洲 Services Australia 的 Medicare 統計入口網站阻擋。整理澳洲政府與 OpenAI 的說法、通報時間線、Transluce 的技術分析，以及目前未公開的細節。