LABORATORIO · ESTADO VERSIONADO · 2026-10-25
Qué ha avanzado y qué sigue sin demostrar.
Último experimento registrado: 2026-10-24. Última reconciliación del estado: 2026-10-25. Estas fechas no son una medición de disponibilidad ni una nueva ejecución.
- Avance técnico
- Auditoría sombra EXP-10A implementada; el preflight comprueba el contrato, no la calidad del agente.
- Evaluación independiente
- 0/8 trazas adjudicadas. Acuerdo: desconocido.
- Mejora RSI demostrada
- INCONCLUSIVE. No hay comparación causal independiente que acredite una mejora global.
- Siguiente acción
- Prioridad vigente: adjudicar ciegamente las ocho trazas de desarrollo de EXP-10A con un evaluador separado y procedencia verificable. Acuerdo y beneficio causal desconocidos; conservar EXP-10 congelado (holdout 1/4) y no iniciar EXP-11/12 mientras falte evaluación separada. No repetir búsquedas vacías ni contabilizar informes de medición como progreso operativo.
200 GAPS / 20 LENSES / ONE LOOP
Dirigir el producto con evidencia.
El sitio no debe empujar a la siguiente página; debe reducir incertidumbre, conservar evidencia y proponer el siguiente movimiento.
Hacer que cada artículo sea legible para una persona, comprobable por un editor y utilizable por un agente.
Revisar cada ficha con el contrato editorial, convertir los avisos en mejoras concretas y exponer la misma evidencia mediante MCP.
Ver el contrato sin confundir un ping con uptime.
El navegador hace un ping anónimo y sin cookies. El eval fechado usa sólo operaciones de lectura y no abre memoria privada.
LÍMITE · El ping confirma una respuesta puntual. No mide disponibilidad histórica, declaración de Sites ni autoridad autenticada.
Cada artículo pasa por una segunda lectura.
Agente editor: detecta huecos, no inventa evidencia y propone el siguiente patch. La revisión propone; la publicación sigue siendo una decisión humana.
MobilePA-Bench: Evaluating Mobile Personal Agents in Real-World Tasks
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OODA-Tool: Specialized OODA Loops for Tool-Using Agents
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AnTrap: A Comprehensive Benchmark for Anomaly Traps in GUI Agents
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MetaRAG: Meta-Reinforcement Learning for Adaptive Retrieval-Augmented Generation
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The RAT: A Bayesian Model of Retrieval, Abstention, and Task Success
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SPA: Secure Planning Agents with Information-Flow Control
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ClueWeaver: Evidence-Guided Multi-Hop Question Answering with Self-Calibration
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TOPAS: Topology-Aware Scheduling for LLM Agent Workflows
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Mechanism Design for Generative Engine: From Exploitation to Win-Win Equilibrium
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The Devil Is in the Interface: Evaluating How Tool Architecture Shapes Coding Agent Behavior
La ficha cumple el contrato editorial actual.
SKILLER: Language-Level Reinforcement Learning for Reusable Skill Extraction in Small Language Models
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VAKRA: Evaluating Multi-Hop Reasoning Across APIs and Retrieval Under Tool-Use Policies
La ficha cumple el contrato editorial actual.
SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges
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SkillSentry: Reliable Skill Execution for LLM Agents via Runtime Assurance
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ElasticBack: Stealthy Conditional Backdoor in LLM-Agent Skills via Coupled Trigger–Rule Optimization
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Diagnosis Before Recovery: Turning Agent Failures into Selective Self-Correction
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MetaStrategy: Generative Ranking with Executable LLM Strategies
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Test-Time Optimization of Query Embeddings with Ranking Aware Reward Maximization
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Mechanist: AI as a Scientific Instrument for Discovering the Mechanisms of Intelligence
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Multimodal Model Diffing for Feature Discovery and Control
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VibeLifeBench: Can Your Life Agent Be Proactive and Persistent in a Living World?
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MBA: Multimodal Benchmark and Agents for Real-World Business Ideation
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CoEvo-Mem: Co-Evolving Retrieval Policy and Memory Bank for LLM Agents
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Agent Memory Distillation: Empowering Small LLM Agents with Hierarchical Teacher Memory
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CodeGrep: An RL-Trained Retrieval Agent for LLM Coding Agents
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RAG-Stack: Co-Optimizing RAG Serving Performance and Quality
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Before Reasoning Can Fail: Pre-Evidence Procedural Failures in Agentic RAG
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The Optimizer Is the Agent: Reasoning-Driven Search across Prompts, Programs, and ML Workflows
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LiveMem: Maintaining Memory State Continuity in Long-Running LLM Inference
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NiyamAI: An Intent-Bound AI Agent with Cryptographically Verifiable Guardrails using Zero-Knowledge Proofs
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Shape Your Feed: An LLM-based Agentic System for Conversational Recommendation
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MemWM: Memory-Augmented Text-Based World Model
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RepoOMP: Repository-Aware Hotspot OpenMP Parallelization via Dependency-Aware Context Reduction
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MNC: Minimum-Necessary Communication for Private LLM-Agent Communication
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Cross-Domain Hybrid OPD for Generalizable Search Agents
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KnowHal: A Knowledge-Driven Benchmark for Comprehensive Multimodal Hallucination Evaluation
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Teaching Nemotron Greek: Mining a Corpus, Adapting Retrieval, and Grounding Generation for Modern Greek across Specialist Domains
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Workflow-GYM: Towards Long-Horizon Evaluation of Computer-use Agentic Tasks in Real-World Professional Fields
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Minim: Privacy-Aware Minimal View for Agents via Trusted Local Sanitization
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FactoryLLM: A Safe and Open-Source AI Playground for Evaluating LLMs in Smart Factories
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REAL: A Reasoning-Enhanced Graph Framework for Long-Term Memory Management of LLMs
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ScoreGate: Adaptive Chunk Selection for Retrieval-Augmented Generation via Dual-Score Statistical Fusion
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Earth-OneVision: Extending Remote Sensing Multimodal Large Language Models to More Sensor Modalities and Tasks
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Claw-SWE-Bench: A Benchmark for Evaluating OpenClaw-style Agent Harnesses on Coding Tasks
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MAStrike: Shapley-Guided Collusive Red-Teaming on Multi-Agent Systems
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CompRank: Efficient LLM Reranking via Token-Level Compression and Decoding-Free Scoring
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IAPO: Input Attribution-Aware Policy Optimization for Tool Use in Small Multimodal Agents
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Code Is More Than Text: Uncertainty Estimation for Code Generation
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Soft-Prompt Tuning for Fair and Efficient LLM Benchmark Evaluation
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Mind your key: An Empirical Study of LLM API Credential Leakage in iOS Apps
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Atomic Intent Reasoning: Bringing LLM Semantics to Industrial Cross-Domain Recommendations
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Report on CHIIR 2026 Workshop on Generative AI and Academic Search
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ORAgentBench: Can LLM Agents Solve Challenging Operations Research Tasks End to End?
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Multi-Agent Transactive Memory
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RODS: Reward-Driven Online Data Synthesis for Multi-Turn Tool-Use Agents
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Deontic Policies for Runtime Governance of Agentic AI Systems
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Automating SKILL.md Generation for Computer-Using Agents via Interaction Trajectory Mining
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Beyond Static Leaderboards: Predictive Validity for the Evaluation of LLM Agents
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Variable-Width Transformers
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Zone of Proximal Policy Optimization: Teacher in Prompts, Not Gradients
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Multi-LCB: Extending LiveCodeBench to Multiple Programming Languages
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S-Agent: Spatial Tool-Use Elicits Reasoning for Spatial Intelligence
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Self-CTRL: Self-Consistency Training with Reinforcement Learning
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BIM-Edit: Benchmarking Large Language Models for IFC-Based Building Information Modeling
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Rethinking Shrinkage Bias in LLM FP4 Pretraining: Geometric Origin, Systemic Impact, and UFP4 Recipe
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Structured Inference with Large Language Gibbs
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CombEval: A Framework for Evaluating Combinatorial Counting in Large Language Models
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Supersede: Diagnosing and Training the Memory-Update Gap in LLM Agents
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DiscoBench: When Search Agents Should Ask
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SHIFT: Gate-Modulated Activation Steering for Knowledge Conflict Mitigation in RAG
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KG2Cypher: Data-Centric Pipeline for Enterprise Text-to-Cypher Systems
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Robust Harmful Features Under Jailbreak Attacks
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LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Embodied Multi-Agent Behavior
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Ko-WideSearch: Breadth-Search Benchmark for Web Agents
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CPAgents: Agentic Composite Phenotype Generation for Cardiac Disease Association
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NLL-Guided Full-Attention Layer Selection
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EntMTP: Entropy Guided Multi Token Prediction
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PhysisForcing: Physics Reinforced World Simulator for Robotic Manipulation
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Towards Value-Constrained Credit Assignment in Fully Delegated AI Cooperatives
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Low-Agreeableness Persona Conditioning for Safe LLM Fine-Tuning
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Benchmarking on Tasks That Matter: Dataset Selection for Preserving Model Rankings
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From Signals to Transfer: Probe-Based Uncertainty Estimation in LLMs
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Program-as-Weights: A Programming Paradigm for Fuzzy Functions
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Distributed Attacks in Persistent-State AI Control
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TRIAGE: Role-Typed Credit Assignment for Agentic Reinforcement Learning
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ReContext: Recursive Evidence Replay as LLM Harness for Long-Context Reasoning
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PACE: A Proxy for Agentic Capability Evaluation
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RaBitQCache: Rotated Binary Quantization for KVCache in Long Context LLM Inference
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EvoPolicyGym: Evaluating Autonomous Policy Evolution in Interactive Environments
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DRIFTLENS: Measuring Memory-Induced Reasoning Drift in Personalized Language Models
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AGE: Adaptive-masking for Graph Embedding in Graph Retrieval-Augmented Generation
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DecompRL: Solving Harder Problems by Learning Modular Code Generation
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AgenticSTS: A Bounded-Memory Testbed for Long-Horizon LLM Agents
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UA-ChatDev: Uncertainty-Aware Multi-Agent Collaboration for Reliable Software Development
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Online Safety Monitoring for LLMs
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A²utoLPBench: An Auto-Generated, Agent-Friendly LP Benchmark via Inverse-KKT Construction
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Challenges and Recommendations for LLMs-as-a-Judge in Multilingual Settings and Low-Resource Languages
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Agent Data Injection Attacks are Realistic Threats to AI Agents
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Eluna: An Agentic LLM System for Automating Warehouse Operations
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TTHE: Test-Time Harness Evolution
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Multi-Agent AI Control: Distributed Attacks Hamper Per-Instance Monitors
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SWE-Review: Closing the Loop on Issue Resolution with Agentic Code Review
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WebSwarm: Recursive Multi-Agent Orchestration for Deep-and-Wide Web Search
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From Prompts to Contracts: Harness Engineering for Auditable Enterprise LLM Agents
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DynaKRAG: Learnable Evidence Control in Multi-Hop RAG
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MILES: Modular Instruction Memory with Learnable Selection
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SMetric: Session-Centric Scheduling for Serving Agents
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InternVLA-A1.5: Understanding, Latent Foresight and Action
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MORES: Mobile Reasoning-as-a-Service
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Pluralis v0.1: Multicultural, Multimodal and Multilingual AI Risk Benchmark
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LongMedBench: Medical Agents for Long-Horizon Clinical Decision-Making
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Evaluating and Understanding Model Editing for Medical VLMs
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SearchOS-V1: Towards Robust Open-Domain Information-Seeking Agent Collaboration
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SEED: Self-Evolving On-Policy Distillation for Agentic Reinforcement Learning
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Ring-Zero: Scaling Zero RL to a Trillion Parameters for Emergent Reasoning
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AgentCompass: A Unified Evaluation Infrastructure for Agent Capabilities
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PalmClaw: A Native On-Device Agent Framework for Mobile Phones
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Function-Aware Fill-in-the-Middle as Mid-Training for Coding Agent Foundation Models
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LongStraw: Long-Context RL Beyond 2M Tokens under a Fixed GPU Budget
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Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable, Navigable, and Editable
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OvisOCR2 Technical Report
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AgentCheck: A Reproduce-Intervene-Mitigate Workbench for LLM Agents over MCP
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Self-Improving AI Coding Agents Through Accumulated Behavioral Rules
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Tracing Agentic Failure from the Flow of Success
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The Hidden Footprint: Making Storage a First-Class Metric for LLM Agent Evaluation
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Multi-Head Latent Control: A Unified Interface for LLM Agent Decision Making
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BadWAM: When World-Action Models Dream Right but Act Wrong
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SIREN — PAIR-Driven Preference Manipulation in Web-RAG Recommenders
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PRO-LONG — Programmatic Memory Enables Long-Horizon Reasoning
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PyroDash — Cost-Efficient Token-Level Small-Large Language Model Collaborative Inference
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MineValiCoder — Reliable Code Generation with Test Case Quality Mining and Bipartite Graph-Based Mutual Validation
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TAP-RAG — Task-Aware Policy Control for Long-Document Multimodal Question Answering
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Sound Probabilistic Safety Bounds for Large Language Models
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IteraSim RAG — A Multi-Stage Retrieval-Augmented Agentic Back-End for OpenFOAM CFD
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Scaling Native Multimodal Pre-Training From Scratch
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GenDB — Instance-Optimized and Customized Query Processing Code Generation via LLM Agents
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Copy Less, Ground More
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Athena-Brain-8B — An Efficient Robot Brain for General Intelligence and Embodied Interaction
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KaPilot — LLM-Assisted Generation of Kani Specifications for Unsafe Rust Verification
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On Improving Faithfulness of Podcasts from Documents
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Towards Trustworthy and Cost-Efficient Data Integration: From Naïve RAG to Agentic RAG
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GRACE — Fine-Tuning for Sustainable and Accurate Personalization
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TransMem: Transforming Hidden States into Memory for Large Language Models
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Can AI Agents Conduct Open-Ended AI Research? Early Evidence from Two Case Studies
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Aries: Rethinking AI Cloud Infrastructure for Agentic Serving Systems
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SkillGate: Cost-Efficient Runtime Malicious Skill File Detection in Coding Agents
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WorkSurface-Bench: Benchmarking Enterprise Agents on Multi-Surface Knowledge Routing
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Piggybacking on Perception: Stealthy Concurrent Audio Prompt Injections Against Multimodal LLM Agents
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DenseOn with the LateOn: Fully Open Models for Multilingual, Long-Context and Code Search
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GLM-RAG: Graph Language Models for Graph-Based Retrieval-Augmented Generation
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DualG-MRAG: Decoupling Macro-Reasoning and Micro-Matching for Multimodal RAG
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NeSyFS: Neuro-Symbolic Fast–Slow Thinking for LLM Agents Under Partial Observability
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RecHarness: A Bandit-Routed Agentic Harness for Self-Evolving Recommender Systems
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Explanation-Bound Tool Execution for AI Agents
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TraceCoder: Explainable and Auditable Code Generation with Position-Key Snippet Versioning
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EasyBCI Agent: Universal Neural Data Preprocessing with LLM Agents
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Runtime Uncertainty Monitoring for LLM-Based Multi-Agent Systems Using Bayesian Networks
Añadir una figura o tabla primaria cuando el permiso lo permita; si no, explicar la decisión y enlazar el original.
ReWorld: An Interactive World Model with Long-Horizon Memory
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
SWE Refactor Bench
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
On the Threat Model of Weird Generalization and Emergent Misalignment
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
CAFE: Self-Improving Search Agents Need Co-Evolving Feedback
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
Evidence Blindness in Search Agents: AtlasNav
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
StepGuard
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
RACE
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
Right Diagnoses, Decorative Reasoning
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
AsymSpec
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
When Tool Outputs Become Commands
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
WikiSkill
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
AgentFold
Añadir el resultado principal con unidad, baseline, denominador y contexto de evaluación.
Cada cambio tiene que dejar una señal mejor.
La estética abre la puerta. La evidencia decide si el cambio se conserva.
¿Entiendo qué es, para quién y qué puedo hacer?
¿Veo evidencia, fuente, límite o una forma honesta de comprobarlo?
¿La pantalla propone un siguiente paso concreto?
¿Se puede recorrer con teclado, lector y reduced-motion?
¿La interfaz conserva contexto mientras carga, filtra o falla?
¿El cambio deja una decisión y un criterio para la siguiente iteración?
¿El artículo tiene evidencia, límites, localizadores y una próxima prueba revisados?
¿Un agente puede leer, revisar y conectar el artículo sin navegar la UI?
Los 200 puntos, en contexto.
200 visibles · sin filtros
TECLADO · Tab entra una vez en la lista; ↑ y ↓ recorren hallazgos; Inicio y Fin saltan a los extremos.
No se cierra un punto cambiando una etiqueta.
Un finding pasa a verified sólo cuando la evidencia nueva y su criterio de aceptación quedan juntos en el repositorio. El estado es una consecuencia del cambio, no el cambio mismo.