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最近 24-48 小时 AI/LLM/Agent/代码智能相关最新论文与热点进展筛选。

MOPD 用同一问题下的多条学生 rollout，让成功与失败互为参照，改善 on-policy distillation 的教师信号；真正难题正在从单轮推理转向多轮 Agent 的状态漂移、教师可靠性、信用分配与交互成本。

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梳理 fast weights、Learning to Learn、MAML 和 RL² 的共同问题意识：外层训练不再只寻找某个固定任务的最优参数，而是学习一种能利用少量新数据快速生成任务解的内层更新过程。

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讲解 CL-Bench / CL-bench 这个新 benchmark 的核心思想、任务例子、评测方式，以及围绕它展开的上下文学习、规格归纳、技能抽取、持续学习和参数化记忆研究。

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详细解读 Cybench 这个开放网络安全 Agent benchmark：它如何把真实 CTF 任务封装成可执行环境，如何用子任务和人类首解时间衡量能力，以及它对长轨迹 Agent 评测的启发与局限。

Agents' Last Exam 试图把 Agent 评测从知识问答和短交互推进到真实职业工作流、长时程执行和可验证交付物。

从 GRPO 到 GIGPO、HGPO，解释为什么长轨迹 Agent RL 需要从整条轨迹奖励走向分层、上下文一致的步级优势估计。

详细解读 OpenAI Alignment 团队的 Beneficial Trait RL 论文：为什么从“让模型完成任务”转向“强化有益人格特质”，它如何构造数据、训练模型、验证跨域泛化与对抗持久性，以及这对 RLHF、模型对齐和未来 Agent 训练意味着什么。

梳理 PPO 如何从 RLHF 的标准算法，演化到多轮工具使用、搜索、Web/GUI/代码 Agent 中的 turn-level、sequence-level、trajectory-level 训练框架，并分析它与 GRPO/GIGPO/HGPO 等新算法的关系。

结合 Liangguang 实际使用的 Megatron 源码，拆解 reported TFLOP/s/GPU 的估算口径，并解释 small SWA、GQA、FP8、Context Parallel 和 fused kernel 分别如何影响 FLOPs 分子与 step time 分母。

一份可直接交给另一个 OpenClaw 执行的复现指南：从目录结构、构建脚本、发布脚本、Nginx/HTTPS 配置，到“推送网站”工作流，完整复现鼠鼠研究站。

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详解 DUSt3R 如何用 pointmap 表示统一无标定双目/多视图重建、深度估计、像素匹配与相机位姿恢复。

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