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2026-10-02 P0/P1 论文扫描与实现收口

扫描口径

  • 时间窗口:2026-09-30 至 2026-10-02;另外回补 Google 2026-05-15 的企业 LLM 全文证据遗漏。
  • 一手来源:arXiv 官方摘要、HTML/PDF,Google Research 官方论文页,作者官方仓库与项目页。
  • 优先级:Google、Meta 优先;工业搜广推必须读取全文部署与实验章节,摘要未出现 A/B 不能直接淘汰。
  • DeepXiv:未使用。
  • 去重:按 arXiv ID、标题、adapter key 和既有发现台账交叉检查。

本批结论

本批共实现 17 篇:P0 7 篇、P1 10 篇。所有论文均有独立详情页、中文机制说明、原论文关键图、三种子 L1 机制指标和边界说明。

P0

论文 领域 收录依据 本地实现
Gemini for Google 基础模型 Google 29,000 开发者盲 A/B 企业数据与通用 replay 混合目标
GEAR 搜广推 抖音 7 天、每组 5% 流量 A/B BasisVQ 与碰撞重排
DARS 后训练 Agentic RL 依赖奖励 依赖失效、修复和 potential 差分
ActiveSaddler Agent 主动课程优化 harness 动态 failure arm 与探索/利用
Safety Must Survive Self-Improvement Agent/RSI 自改进安全协议 当前验证、founder 回滚
Range-GRPO 后训练 奖励区间上的组相对优化 区间成对关系 advantage
VeriHarness Agent 长程任务验证 harness 证据支持、冲突与共识挑战

P1

论文 领域 收录边界 本地实现
Effective Training Time 搜广推基础设施 用户批准的生产部署例外,不作为推荐效果 A/B ETT 分解与损耗归因
TACO 基础模型 CUDA 路径必须真实 GPU 验证 列一稀疏方向与低精度列状态
VETO 多模态基础模型 CUDA 路径必须真实 GPU 验证 空间先行、时间后继 token 压缩
Mem++ Agent 组织长期记忆 非破坏写入、as-of 与混合检索
DeFA Agent 失败归因 依赖反向传播与 decisive error
My FAULT 后训练 Agentic RL 信用分配 经验证自诊断与终局 credit 守恒
FloWright Agent/RSI workflow 自进化 拓扑感知层级 credit
Where-OPD 多模态后训练 合成空间场景 OPD spatial mask 上的 on-policy KL
GrIS 生成式推荐 用户批准的学术/Evolve 例外,无线上 A/B 图引导层级 Semantic ID
REPAIR 个性化推荐 用户批准的学术/Evolve 例外,无线上 A/B 冻结 cache 上的 preference state 修复

证据边界

  • GEAR 和 Gemini for Google 的线上结果只作为原论文结果记录,本地 L1 指标不复述为线上收益。
  • ETT、GrIS、REPAIR 的例外写入统一元数据;它们不会进入工业论文证据结论。
  • DARS 官方仓库截至本次检查仍标注代码在准备中,因此“原文开源代码”明确写为未发布,而不是仅凭仓库存在标为开源。
  • TACO 与 VETO 只有在 A100/A30 的真实 CUDA receipt 通过校验后,才能作为完成项交付。

后续重叠窗口

下次增量扫描从 2026-10-01 开始,保留至少两天重叠,覆盖 arXiv 跨日修订、官方页面延迟和正文证据回补。