考卷本身也会错:Agent 评测学的四大失效
OpenAI 正式弃用 SWE-bench Verified:审计发现近六成判分有实质缺陷。从判分器可被绕过、数据污染、跑间抖动的量化证据,到统计功效与排行榜操纵,梳理 Agent 评测为什么必须被当作一门学科来对待。
补个向量库是不够的:Agent 记忆的四条路线与一场信任危机
Agent 记忆已成为独立工程学科:四条实现路线、四类记忆操作、以及一场至今没有中立复现的基准争议。梳理 mem0 与 Zep 各自的证据、长上下文与记忆的成本-延迟取舍,以及为什么评测是这个领域最大的短板。
从会搜到会研究:Agentic RL 的配方与头号风险
深度研究代理的训练配方高度趋同:可验证结果奖励加多轮工具环境加异步 rollout。梳理 GRPO 算法谱系、从 Search-R1 到 Kimi-Researcher 的路线,以及 reward hacking 这个头号工程问题。
重建还是生成:驾驶世界模型与安全验证
驾驶世界模型分成重建与生成两条路线:重建式保真但只能覆盖采过的场景,生成式可控但物理一致性受质疑。从 NeuroNCAP 的强证据到视频模型的物理理解缺陷,说明它们各自能承担安全验证的哪一部分。
L2 误差不是指标:端到端智驾的评测重建
端到端智驾的评测正在被重建:只看轨迹 L2 误差的模型能打平甚至超过感知方案,开环排名与闭环排名会发生反转。梳理三组否定开环指标的证据、闭环与伪闭环基准的迁移,以及 VLA 化之后动作输出机制的真实形态。
人形机器人不是一个大模型:全身控制的分层答案
全身控制的核心不是把语言模型直接接到电机,而是让语义任务、运动生成、接触动力学和安全约束在不同频率上协同:梳理 RL、MPC、WBC、loco-manipulation 与人形数据采集。
模型之外的胜负手:长时程 Agent 与 Harness 工程
Agent 等于模型加 Harness:同一模型换一套外置工程,表现可以相差数倍甚至排名逆转。梳理四类失败模式的实证、六件套武器库、压缩为什么不够,以及 2026 年关于 harness 披露的规范之争。
点不准是最大瓶颈:计算机使用代理的两年
纯视觉加坐标操作已成为 GUI 代理主流范式,两年内基准成绩从 12% 涨到超过人类基线。但失败分析显示 75% 以上含点击不准,长任务的性能衰减近四倍——梳理这条曲线的来路、代价与仍未解决的问题。
机器人为什么会在第十步出错:长时程推理与记忆
从 SayCan、VoxPoser 到 Helix、GR00T 和具身记忆,梳理机器人长时程任务的接口演进、双系统架构、错误恢复与评测缺口:真正缺的不是更长的上下文,而是能被验证的恢复闭环。
知道自己什么时候不确定:智驾安全量化的缺口
校准好的不确定性不等于安全的决策:智驾安全量化的证据几乎全部来自仿真。梳理共形预测的理论缺口、形式化验证的规模墙、最小风险机动的现实反思,以及 L3 法规落地后仍未闭环的问题。














