基準與基礎設施
MLPerf Endpoints v0.7 上線，為代理推論加入持續提交與可比較結果管線
MLCommons 發布 Endpoints v0.7，把推論測試從固定批次提交改造成可自動審核、持續更新的端點基準基礎設施。即將納入的多輪代理負載會同時衡量單一使用者進度與整體吞吐量，而非只計算孤立請求的 tokens/s。
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共 973 篇技術新聞
基準與基礎設施
形式驗證與 AI 求解
LeanCSP 以 Lean 驗證限制式重寫與求解器證明，搜尋量最高縮減兩千萬倍
LeanCSP 把模型等價性、對稱破除及求解結果檢查納入同一條 Lean 4 驗證鏈。外部求解器仍負責昂貴搜尋，但錯誤憑證無法在 Lean 核心中形成定理。
多模態模型訓練
PCD 將多模態失敗拆成感知與推理訊號，32B 到 8B 蒸餾平均分升至 61.22
Perception-Correction Distillation 只有在答案失敗且學生與教師的感知輸出分歧時，才加強感知區段的蒸餾。Qwen3-VL 的兩組縮模實驗均優於均勻式 on-policy distillation，但方法依賴教師確實看得比學生準。
標準與 AI 工程
歐盟 AI Act 第 50 條開始適用，生成內容須加入機器可讀標記
歐盟自 8 月 2 日起實施聊天機器人告知、生成內容機器可讀標記及深偽揭露等透明度義務。高風險系統規則已延後，但 Article 50 並未同步暫停，產品團隊仍須改造輸出與前端流程。
模型與程式代理
DeepSeek-V4-Flash 0731 只重做後訓練，Terminal-Bench 2.1 官方成績升至 82.7
DeepSeek 將重新後訓練的 V4-Flash 推入 API 公測，模型架構、284B 總參數與 13B 啟用參數均未改變。新版原生支援 Responses API，主打程式代理與工具使用，但關鍵測試依賴尚未公開的 DeepSeek Harness。
RAG 與檢索系統
GLM-RAG 把知識圖文字送入圖式 Transformer，跨領域多跳檢索優於 GNN 基線
GLM-RAG 讓節點、關係與問題在第一層注意力便共同互動，而非只靠圖距離傳播訊息。它在未見領域的多跳評測取得較佳結果，但單跳任務仍由普通向量 RAG 領先，程式與模型也尚未公開。
AI 安全與評測
DFOT 量化 LLM 對衍生感測值的過度信任，跨模態蒸餾讓修正率提高最多 6.69 點
新框架把「模型誤信衍生數值」拆成衝突接受、情境誤導、錯誤修復與效用損害等指標。以 PPG 心律判讀為案例，訓練時借用 ECG、部署時只需 PPG 的可靠度模型改善四項端點，但資料與權重未隨程式碼公開。
多模態 RAG
DualG-MRAG 將多模態知識圖拆成兩層，MMQA 的 R@5 提高至 61.9%
DualG-MRAG 以巨觀圖尋找跨文件推理路徑，再用微觀圖核對局部影像與文字證據，避免細粒度節點使知識圖快速膨脹。研究在 MMQA 將 R@5 從最佳圖式基線的 42.1% 提高至 61.9%，但尚未公開程式碼與索引建置成本。
代理訓練
GRSD 對照代理自身成敗軌跡分配獎勵，ALFWorld 未見任務成功率達 83.6%
Group-Reflective Self-Distillation 不再從外部教師擷取固定技能，而是比較同一策略成功與失敗的 rollout，再把差異轉成逐回合訓練訊號。它在三種代理環境取得整體改善，但訓練時間較 GRPO 增加 17%，且仍須呼叫外部模型評分反思文字。
開源治理與 AI 程式工具
GCC 拒收具著作權意義的 LLM 衍生內容，生成測試可由維護者例外接受
GCC 指導委員會通過 AI 貢獻政策，原則上拒絕包含或衍生自 LLM 輸出的重大程式碼與文字。模型仍可用於除錯、分析與審查，維護者也可接受生成測試，但輸出不可直接進入一般貢獻。
程式代理與評測
Change2Task 將歷史 PR 搬到新版程式碼，900 項代理任務通過三階段驗證
Change2Task 從已合併 PR 提取開發意圖，再於同一儲存庫的現代版本重建可執行任務。研究在 1,130 個候選變更中產生 900 組任務，但多數案例仍須依賴另一個程式代理完成重建。
代理與強化學習
MemHarness 在行動前重寫代理記憶，7B 模型於 ALFWorld 成功率升至 85.2%
MemHarness 不再原樣回放檢索到的歷史經驗，而是讓同一策略模型依目前狀態先批判、重組，再決定行動。以 GRPO 端到端訓練後，它在 ALFWorld 與 WebShop 分別取得 85.2% 與 75.6% 成功率，但程式與權重尚未公開。