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今天的主题是：

Stateless Decision Memory for Enterprise AI Agents

Summary

在受监管领域（如保险核保、理赔裁决、税务稽查）中，企业级长周期决策智能体的部署目前仍由检索增强管道（Retrieval-augmented pipelines，即 RAG）主导，尽管过去十年中涌现出了越来越多尖端的有状态记忆架构（Stateful memory architectures）。我们认为，这反映了一个隐藏的核心需求：受监管领域的部署高度依赖四项系统属性——确定性回放（Deterministic replay）、可审计的推导过程（Auditable rationale）、多租户隔离（Multi-tenant isolation）以及用于水平扩展的无状态性（Statelessness for horizontal scale）——而有状态架构在架构设计上就违背了这些属性。

为此，我们提出了确定性投影记忆（Deterministic Projection Memory，简称 DPM）：它由一个仅允许追加的事件日志（Append-only event log）以及在决策时生成的一个基于任务条件的投影（Task-conditioned projection）组成。

在 3 种不同的记忆预算（Memory budgets）和 10 个受监管决策案例的测试中：

• 在预算充裕时，DPM 的表现与基于摘要的记忆架构（Summarization-based memory）相当。

• 在预算受限时，DPM 的优势显著：在 20 倍的压缩率下，DPM 将事实精准度（Factual precision）提升了 +0.52（Cohen's h=1.17, p=0.0014），将推理连贯性（Reasoning coherence）提升了 +0.53（h=1.13, p=0.0034；配对置换检验，n=10）。

• 在性能与成本方面，在预算受限时，DPM 的速度快了 7-15 倍，因为它在决策时只需进行 1 次大语言模型（LLM）调用，而不是 N 次。

在温度（Temperature）设为 0、每个案例重复运行 10 次的确定性研究中，结果显示两种架构都会继承 API 层面残留的非确定性，但两者的不对称性是结构性的：DPM 仅暴露 1 次非确定性调用，而摘要架构则会暴露 N 次复合（滚雪球式）调用。

审计范围（Audit surface）同样遵循这种 1 对 N 的模式：在 LongHorizon-Bench 基准测试中，DPM 每次决策仅记录 2 次 LLM 调用，而摘要架构则会记录 83-97 次。

最后，我们提出了 TAMS（一种供从业者进行架构选择的启发式方法），并对有状态记忆在企业运行条件下的失效模式进行了分析。本文的核心贡献在于指出：无状态性是解释企业为何偏好性能较弱但可回放的检索管道的核心支撑属性；同时，DPM 证明了在不承受检索带来的决策性能损失的前提下，这种无状态属性是完全可以实现的。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.20158

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Autonomous Evolution of EDA Tools: Multi-Agent Self-Evolved ABC

Summary

本文提出了首个自进化逻辑综合框架，该框架利用大语言模型（LLM）智能体自主改进广为采用的逻辑综合系统 \textsc{ABC} 的源代码。我们的框架直接作用于整个集成 ABC 代码库，输出的代码仓库保持其单二进制执行模型和命令行接口不变。在初始进化周期中，我们使用现有的开源综合组件进行系统引导，涵盖流程调优、逻辑最小化与工艺映射等内容，但未手动注入任何新启发式算法。在此基础上，由 LLM 驱动的智能体团队根据统一的“编程指导”提示，在正确性与 QoR（结果质量）驱动的评估闭环下，迭代地重写和进化 ABC 的特定子组件。每个进化周期都会提出代码修改建议、编译集成二进制文件、验证正确性，并在一系列多套基准测试集（包括 ISCAS~85/89/99、VTR、EPFL 和 IWLS~2005）上评估 QoR。通过持续反馈，该系统能够发现超越人类设计启发式的优化方案，自主学习新的综合策略并提升 QoR。我们详细介绍了这一自改进系统的架构、与 \textsc{ABC} 的集成方式，以及实验结果。结果表明，该框架能够在百万行规模的完整 EDA 工具上实现自主、持续的性能提升。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.15082

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Training LLM Agents for Spontaneous, Reward-Free Self-Evolution via World Knowledge Exploration

Summary

当今大多数智能体（agent）通过遵循人类定义的奖励和规则来“自我进化”。然而，这一过程从根本上仍高度依赖外部监督；一旦失去人类指导，进化便会停止。在本工作中，我们训练智能体具备内在的元进化能力，使其能够在执行任务前自发地学习未知环境。为了赋予这种能力，我们设计了一种基于结果的奖励机制，该机制衡量智能体自我生成的“世界知识”能在多大程度上提升其在下游任务上的成功率。这一奖励信号仅在训练阶段使用，用于教会模型如何有效地探索和总结。在推理阶段，智能体无需任何外部奖励或人类指令，即可利用其内部参数自发进行原生自我进化（native self-evolution），从而适应未知环境。当应用于 Qwen3-30B 和 Seed-OSS-36B 时，这种向原生进化的转变在 WebVoyager 和 WebWalker 上带来了 20% 的性能提升。最引人注目的是，所生成的世界知识甚至能让一个紧凑的 14B Qwen3 模型超越未经辅助的 Gemini-2.5-Flash，确立了一种真正进化型智能体的新范式。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.18131

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Skill-RAG: Failure-State-Aware Retrieval Augmentation via Hidden-State Probing and Skill Routing

Summary

检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）已成为将大型语言模型 grounding 在外部知识上的基础范式。虽然自适应检索机制已提升了检索效率，但现有方法将检索后失败视为“重试信号”而非诊断信号——导致查询与证据之间的结构化不对齐原因始终未被解决。我们观察到，相当大一部分持续检索失败并非源于相关证据的缺失，而是源于查询与证据空间之间的对齐鸿沟。为此，我们提出 Skill-RAG，一种故障感知的 RAG 框架，它将轻量级隐状态探测器（hidden-state prober）与基于提示的技能路由器（prompt-based skill router）相结合。该探测器在流水线的两个阶段对检索进行门控；一旦检测到失败状态，技能路由器即诊断其根本原因，并从四种检索技能中选择合适的技能——查询重写（query rewriting）、问题分解（question decomposition）、证据聚焦（evidence focusing）以及针对真正不可约情况的退出技能（exit skill）——在下一次生成尝试前纠正不对齐问题。在多个开放域问答和复杂推理基准上的实验表明，Skill-RAG 显著提升了多轮检索后仍持续存在的困难案例的准确率，尤其在分布外（out-of-distribution）数据集上表现突出。表征空间分析进一步显示，所提出的这些技能在失败状态空间中占据结构化、可分离的区域，这支持了“查询-证据不对齐是一种类型化（typed）而非单一整体的现象”的观点。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.15771

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Attention to Mamba: A Recipe for Cross-Architecture Distillation

Summary

状态空间模型（State Space Models, SSMs），例如 Mamba，由于相比基于注意力机制（Attention-based）的模型在生成阶段具有更低的内存消耗和更高的吞吐效率，近年来成为 Transformer 的一种流行替代方案。

另一方面，社区已经积累了大量关于 Transformer 训练的经验，并且有许多预训练 Transformer 模型可以直接使用。为了在利用这些预训练资源的同时促进 SSM 的采用，我们希望找到一种有效的配方（recipe），将基于 Attention 的模型蒸馏到类似 Mamba 的架构中。

然而，先前关于跨架构蒸馏（cross-architecture distillation）的研究表明，从 Transformer 到 Mamba 的朴素蒸馏方法无法很好地保留教师模型的性能，这一问题通常需要通过结合 Attention 与 SSM 模块的混合架构来缓解。

我们工作的核心观点是：如果能够为 Mamba 提供一种合理的初始化方式，就可以恢复一种更优的跨架构蒸馏方案。

为此，我们提出一种原则性的两阶段方法：

第一阶段

将传统 Transformer 的知识蒸馏到一种“线性化注意力（linearized Attention）”版本中，并通过核技巧（kernel trick）的改造实现该过程。

第二阶段

再将该线性化注意力模型进一步蒸馏到一个经过适配的 Mamba 模型中，该模型完全不使用 Attention 模块。

总体而言，该蒸馏得到的 Mamba 模型能够在下游任务中保持原始 Pythia-1B Transformer 的性能，其困惑度（perplexity）为 14.11，接近教师模型的 13.86。

为了验证该方法的有效性，我们在 1B 规模模型与 10B tokens 的设置下进行了系统性实验，包括：

• 不同序列混合器架构的消融研究

• 模型规模与蒸馏 token 数量的缩放分析

• 两阶段 token 分配比例的敏感性分析

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.14191

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Autogenesis: A Self-Evolving Agent Protocol

Summary

近年来，基于 LLM 的智能体系统在解决复杂的长时程任务方面展现出一定潜力。然而，现有智能体协议（例如 A2A 和 MCP）在跨实体生命周期与上下文管理、版本追踪以及具备演化安全性的更新接口方面定义不足，这种不足倾向于促成单体式组合架构，并导致脆弱的“胶水代码”设计。

为此，我们提出 Autogenesis Protocol（AGP），一种自演化协议，其核心思想是将“什么在演化”（what evolves）与“如何进行演化”（how evolution occurs）进行解耦。

AGP 包含两个主要层级：

1. Resource Substrate Protocol Layer（RSPL）

该层将提示词（prompts）、智能体（agents）、工具（tools）、环境（environments）以及记忆（memory）统一建模为协议注册资源（protocol-registered resources），并为其定义：

• 显式状态（explicit state）

• 生命周期（lifecycle）

• 版本化接口（versioned interfaces）

从而使所有系统组件都成为可管理、可追踪的协议对象。

2. Self Evolution Protocol Layer（SEPL）

该层定义了一个闭环操作接口，用于：

• 提出改进（proposing improvements）

• 评估改进（assessing improvements）

• 合并变更（committing improvements）

并支持可审计的演化谱系（auditable lineage）与回滚机制（rollback）。

在 AGP 基础上，我们进一步提出 Autogenesis System（AGS），这是一个自演化多智能体系统，能够在执行过程中动态实例化、检索并优化协议注册的资源。

我们在多个具有挑战性的基准任务上对 AGS 进行了评估，这些任务要求在异构资源之间进行长时程规划与工具使用。实验结果表明，AGS 相较于强基线模型取得了一致性提升，验证了资源化管理与闭环自演化机制的有效性。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.15034

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DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence

Summary

我们提出 DeepSeek-V4 系列的预览版本，包括两款强大的混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型：

• DeepSeek-V4-Pro：1.6T 参数（其中 49B 参数在推理时激活）

• DeepSeek-V4-Flash：284B 参数（其中 13B 参数在推理时激活）

两者均支持高达 100 万 token 的上下文长度。

DeepSeek-V4 系列在架构与优化方面包含若干关键升级：

1. 混合注意力架构（hybrid attention architecture）
   结合压缩稀疏注意力（Compressed Sparse Attention, CSA）与高度压缩注意力（Heavily Compressed Attention, HCA），以提升长上下文效率；

2. 流形约束超连接（Manifold-Constrained Hyper-Connections, mHC）
   用于增强传统残差连接的表达能力与稳定性；

3. Muon 优化器
   提升收敛速度并增强训练稳定性。

在训练方面，我们使用超过 32 万亿（32T）多样且高质量的 token 进行预训练，并在此基础上采用完整的后训练流程，以进一步释放并增强模型能力。

在推理能力方面，DeepSeek-V4-Pro-Max（即 DeepSeek-V4-Pro 的最大推理强度模式）在开源模型中达到新的最先进水平，在核心任务上超越其前代模型。

同时，DeepSeek-V4 系列在长上下文场景中表现出极高效率：

在 100 万 token 上下文设置下，DeepSeek-V4-Pro 相比 DeepSeek-V3.2：

• 单 token 推理 FLOPs 仅为 27%

• KV cache 仅为 10%

这使得系统能够常态化支持百万 token 上下文，从而使长时程任务与进一步的测试时扩展（test-time scaling）变得更可行。

模型权重已发布在 Hugging Face：
https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4

原文链接：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf

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WEBXSKILL: Skill Learning for Autonomous Web Agents

Summary

基于大型语言模型（LLM）的自主网页智能体在执行复杂浏览器任务方面已展现出潜力，但在长时程（long-horizon）工作流上仍然存在明显困难。

一个关键瓶颈在于现有“技能（skill）”表示方式中的 grounding gap（落地鸿沟）：

• 文本形式的 workflow skills 虽然具备自然语言层面的指导性，但无法直接执行；

• 基于代码的 skills 虽然可执行，但对智能体而言过于不透明，缺乏逐步语义解释，因此在错误恢复与动态适配方面能力受限。

为此，我们提出 WebXSkill，一个通过“可执行技能（executable skills）”来弥合这一鸿沟的框架。每个技能同时包含：

• 一个带参数化的可执行动作程序（action program）；

• 以及逐步级别（step-level）的自然语言指导。

该设计使得技能既可以被直接执行，也可以被智能体在执行过程中进行解释与调整。

WebXSkill 包含三个阶段：

1. 技能抽取（skill extraction）
   从易获取的合成智能体轨迹中挖掘可复用的动作子序列，并将其抽象为参数化技能；

2. 技能组织（skill organization）
   将技能索引到一个基于 URL 的图结构中，以支持上下文感知的检索；

3. 技能部署（skill deployment）
   提供两种互补模式：

   • grounded mode：完全自动化的多步执行；

   • guided mode：技能以分步骤指令形式呈现，由智能体结合自身规划能力执行。

在 WebArena 和 WebVoyager 基准测试上，WebXSkill 分别带来了：

• WebArena：任务成功率提升最高 9.8 个百分点；

• WebVoyager：任务成功率提升最高 12.9 个百分点。

实验结果表明，将“可执行性”与“可解释性”结合的技能表示方式，能够显著提升网页智能体在复杂任务中的表现。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.13318

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Language models transmit behavioural traits through hidden signals in data

Summary

我们研究了一种被称为“潜隐学习（subliminal learning）”的惊人现象：语言模型能够通过语义上毫不相关的数据传递行为特征。

在我们的主要实验中，一个具有某种特征 T 的“教师”模型（例如喜欢猫头鹰，或存在对齐问题）会生成一个仅由数字序列构成的数据集。令人惊讶的是，一个在该数据集上训练的“学生”模型，也会学会这种特征 T。

即使对数据进行了过滤、移除了与 T 有关的显式引用，这种现象依然存在。

我们还观察到：

• 当训练数据是由同一教师模型生成的代码时；

• 或由其生成的推理轨迹（reasoning traces）时；

同样会出现这种效应。

然而，当教师模型与学生模型的基础模型（base model）不同时，我们并未观察到该现象。

为了帮助解释这一发现，我们从理论上证明：在某些条件下，所有神经网络中都会出现潜隐学习。同时，我们还在一个简单的多层感知机（MLP）分类器中演示了潜隐学习现象。

我们最终得出结论：潜隐学习是一种普遍现象，并为 AI 开发带来了一个出乎意料的风险。

例如，在模型蒸馏（distillation）过程中，即便开发者试图通过数据过滤来阻止某些行为特征传播，这些非预期特征仍可能被隐式传递给新模型。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2507.14805

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LLM-Based Automated Diagnosis Of Integration Test Failures At Google

Summary

集成测试（integration testing）对于复杂软件系统的质量与可靠性至关重要。然而，由于其生成的日志具有海量、非结构化以及异构等特点，故障诊断面临巨大挑战。这些问题导致开发者需要承受很高的认知负担，日志中的信噪比极低，使诊断过程困难且耗时。

开发者长期以来持续抱怨这些困难，并表示，相较于单元测试失败，他们在集成测试故障诊断上花费了显著更多时间。

为了解决这些问题，我们提出了 Auto-Diagnose，一种利用大型语言模型（LLM）帮助开发者高效定位集成测试失败根因的新型诊断工具。

Auto-Diagnose 能够：

• 分析失败日志；

• 生成简洁摘要；

• 提取最相关的日志行；

并被集成进 Google 内部代码审查系统 Critique 中，从而提供具备上下文感知能力的实时辅助。

根据案例研究结果，Auto-Diagnose 表现出了很高的有效性。

在针对 71 个真实世界故障进行的人工评估中：

• 根因诊断准确率达到 90.14%。

在 Google 范围内部署后：

• Auto-Diagnose 被应用于 52,635 个不同的失败测试案例。

用户反馈显示：

• 仅有 5.8% 的情况被评价为“无帮助（Not helpful）”；

• 在 Critique 中发布诊断结果的 370 个工具里，其有用性排名第 14 位。

最后，用户访谈进一步证实：

• 开发者普遍认为 Auto-Diagnose 具有实际价值；

• 将自动化诊断能力集成到现有工作流中的做法获得了积极评价。

我们最终得出结论：LLM 在诊断集成测试失败方面表现优异，原因在于其具备处理和总结复杂文本数据的能力。同时，将这类 AI 驱动工具自动集成到开发者日常工作流中，整体上会获得积极接受；而工具的准确率则仍然是影响开发者认知与采用程度的关键因素。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2604.12108

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