专题｜RSI 与 Agent 自进化：站内内容地图与三条阅读路线
本站「RSI 与 Agent 自进化」专题入口页：把站内 11 篇原创深度与 14 条一手动态收进同一张地图——先给 30 秒定性（RSI 改"改进能力"、自进化改"任务表现"），再按概念／全景／证据／判定／事件／工程／治理七层分层索引，附三条按时间预算划分的阅读路线（30 分钟 / 2 小时 / 半天）、一页速查卡、收录标准与更新日志。
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ARCHIVE 共 469 条无需重训让 Transformer 变'弹性'：单一模型适配连续算力预算
提出一种无需重训的方法，通过可松弛的神经元与注意力头联合排序，将预训练 Transformer 转化为可随算力预算动态伸缩的单一模型。
Lluna：面向缺失模态推理的协作式单模态模型
论文研究多模态协作预测在模态缺失时性能衰退的问题，提出结合私有预测路径与图结构协作分支的 Lluna 模型，并以渐进协作一致性机制进行优化。
Cortex：将上下文整合为参数化记忆
论文提出记忆整合（Memory Consolidation）任务框架，并介绍 Cortex 方法，通过生成前瞻性查询并将上下文条件输出蒸馏为可合并的低秩或前馈网络更新，在 4B–120B 的稠密与 MoE、文本及多模态模型上验证了整合与保持能力的效果。
共享符号而非向量：跨语言模型无需训练的事实通信方法 SYNC
提出 SYNC，一种基于共享词表索引的免训练接口，使异构语言模型无需微调或学习型翻译器即可进行多智能体间的事实通信。
ReMaRk：为LLM推荐器的GRPO训练去除回复噪声
针对Rank-GRPO每次训练仅选一条回复导致优势信号主要反映抽样差异的问题，论文提出ReMaRk方法，将生成列表与所有回复标题的并集对比打分并均匀采样请求，在7个骨干模型和3个数据集上以25%-53%的步数达到原方法2000步的验证召回率。
JSSA：面向高效长上下文解码的联合子空间稀疏注意力
提出联合子空间稀疏注意力（JSSA），通过学习共享低维查询-键子空间并给出可求解的谱闭式解，在token级稀疏注意力中兼顾选择精度与解码延迟，降低长上下文LLM解码中占主导的KV缓存流量。
重新思考多模态大语言模型中的投影器训练
研究发现投影器训练主要起粗对齐作用：少量数据即可恢复大部分下游性能，且不同数据集训练的投影器可线性插值，据此提出无需训练的投影器初始化方法 PORTAL。
CLASHarness：通过可控可验证的生成流程对多智能体冲突进行基准测试
提出 CLASHarness 框架，用于评估视觉语言模型驱动的多智能体系统在信息不一致、指令矛盾等冲突场景下的处理能力，弥补现有基准多假设协作一致环境的不足。
PreciseCoder：超越单元测试奖励的忠实且可泛化的代码调试训练方法
论文分析仅用单元测试奖励做RL训练的问题（模型学会大量编辑并在正确代码中幻觉出bug），提出PreciseCoder算法，加入语义验证的局部编辑信号，在4B/9B/27B模型上把平均编辑行数从7-15降到3，且能从单行bug泛化到仓库级调试。
COMPASS：在训练前预测模型组合兼容性的评估指标
论文提出理论上可解释的COMPASS诊断方法，通过编码器间的k-NN重叠度等两个易计算维度，在模型对齐或合并前预估其兼容性，避免昂贵的经验性搜索。
为大模型智能体博弈交互选择模型：一种战略选择元博弈方法
论文提出“战略选择”元博弈框架：在博弈收益矩阵未知且需在线学习的情况下，从模型组合中动态选取LLM参与博弈，弥补现有路由器不考虑对手策略自适应的不足。
Meta 发布 Muse Wonder 系列旗舰 AI 模型，对标 Anthropic 与 OpenAI
IT之家 10 月 13 日消息，Meta 于当地时间周一发布了全新一代尖端旗舰人工智能模型，力图在人工智能竞赛中追赶 Anthropic、OpenAI 等竞争对手。
Meta 提供的数据显示，两款新模型名为 Muse Wonder 与 M…