今日候选池100篇，硬过滤 + LLM 打分后通过评估27篇，精选 Top-10，另列 17 篇速览。
关注方向：多 Agent 系统 / LLM 后训练（RL/SFT） / 扩散语言模型 / 推理加速 / 长上下文 / 量化交易
🌟 精选
1.MOPDMOPD: Multi-Teacher On-Policy Distillation for Capability Integration in LLM Post-Training
评分9.0·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30406· PDF
💡 MOPD 用多领域 RL teacher 的 on-policy distillation，把多个能力蒸馏进 Qwen3-30B-A3B student。
LLM后训练RL能力蒸馏
摘要：本文针对 LLM 后训练中多能力整合困难的问题，提出 Multi-teacher On-Policy Distillation（MOPD）。方法先为各领域训练专门 RL teacher，再基于 student 自身 rollouts 进行蒸馏，从而减少 exposure bias，并提供更密集的优化信号。在 Qwen3-30B-A3B 上，MOPD 优于 Mix-RL、Cascade RL、Off-Policy Finetune 和 Param-Merge，几乎完整继承各 teacher 能力，并已用于 MiMo-V2-Flash 的工业级后训练。
评分细项：rel 9.5 / nov 8.0 / prac 9.0 / author 8.0
2.AgentsA1Scaling the Horizon, Not the Parameters: Reaching Trillion-Parameter Performance with a 35B Agent
评分8.9·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30616· PDF
💡 Agents-A1用45K长轨迹SFT、多教师域路由蒸馏训练35B MoE智能体模型。
多智能体后训练SFT蒸馏长程智能体
摘要：本文提出 Agents-A1，一个 35B MoE agentic model，通过扩展 agent horizon 而非参数规模，达到接近万亿参数模型的表现。作者构建长程知识-行动基础设施，生成平均 45K tokens 的轨迹，并采用三阶段训练：全域 SFT、领域 teacher 训练、多 teacher 按领域路由的 on-policy distillation。Agents-A1 在 SEAL-0、IFBench、HiPhO 等长程 agent benchmark 上领先或具竞争力，为 35B agent 扩展长程能力提供了实践路径。
评分细项：rel 9.5 / nov 8.5 / prac 8.5 / author 7.0
3.TACOTACO: Tool-Augmented Credit Optimization for Agentic Tool Use
评分8.5·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.30251· PDF
💡 TACO 用 DAPR 探针奖励和 GRPO 双优势通道，为代码工具调用分配自监督信用。
AgentRLGRPO工具调用
摘要：TACO 面向使用代码工具的多模态 agent，解决工具调用有用、冗余或误导时难以精确信用分配的问题。它在 GRPO 中引入两条优势信号：DAPR 通过插入 probe token 比较有无工具时答案奖励差异，无需外部 judge；OGAR 则按最终结果把奖励路由到负责片段，抑制无效调用。该方法提升细粒度视觉问答中的工具使用效率与可靠性。
评分细项：rel 9.2 / nov 8.0 / prac 8.0 / author 6.0
4.MoDMixture of Debaters: Learn to Debate at Architectural Level in Multi-Agent Reasoning
评分8.5·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.29425· PDF
💡 MoD 用双路由与动量切换把多智能体辩论压进 MoE 单模型，降低推理开销。
多智能体MoE推理加速
摘要：MoD 针对多智能体辩论框架架构固定、需复制多个模型导致开销高的问题，将自辩论机制融入单模型 Mixture-of-Experts。其关键包括双路由以动态分配辩论与综合流程、momentum switching 减少 token 级专家切换抖动，以及用轻量专家表示不同辩论角色。多模态基准实验显示，MoD 优于单模型和传统多智能体方法，延迟降低 3.7 倍，token 消耗减少 87%。
评分细项：rel 9.0 / nov 8.0 / prac 8.5 / author 7.0
5.FlashMorphMorphing into Hybrid Attention Models
评分8.2·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30562· PDF
💡 FlashMorph把混合注意力层选择建模为预算子集优化，用门控学习替换全注意力层。
长上下文注意力机制推理加速线性注意力
摘要：混合注意力模型通过保留少量 full-attention 层、将其余层替换为 linear attention 来提升长上下文效率，但层选择常依赖启发式。本文将其建模为预算约束的子集优化，提出 FlashMorph：为每层加入线性注意力分支，冻结权重，在合成长上下文检索数据上联合学习门控，并用正则鼓励线性化；再按预算离散化并蒸馏、微调。实验表明其能找到更优混合结构，保持长上下文召回与泛化能力。
评分细项：rel 8.5 / nov 8.0 / prac 8.0 / author 7.5
6.DOPDDOPD: Dual On-policy Distillation
评分8.4·方向cs.AI · Artificial Intelligence ·arxiv2606.30626· PDF
💡 DOPD 按 advantage gap 与相对概率在 privileged teacher/student 间路由 token 级蒸馏。
后训练知识蒸馏On-policy
摘要：On-policy distillation 用学生采样轨迹和 token 级监督提升能力迁移，但引入 privileged information 可能造成“privilege illusion”：学生只能模仿信息不对称带来的表象，无法真正复制能力。DOPD 提出优势感知的双重蒸馏，根据 privileged teacher 与 privileged student 的 advantage gap 和相对概率，动态分配每个 token 的监督来源、强度与目标。LLM 与 VLM 实验显示，DOPD 稳定优于 Vanilla OPD 及其他方法，并在鲁棒性、持续学习等方面表现更好。
评分细项：rel 9.0 / nov 8.0 / prac 8.0 / author 6.0
7.WorldEvolverSelf-Evolving World Models for LLM Agent Planning
评分8.0·方向cs.AI · Artificial Intelligence ·arxiv2606.30639· PDF
💡 WorldEvolver 用情景记忆、语义记忆与选择性 foresight 做 LLM agent 测试时世界模型修订。
LLM Agent世界模型测试时适应
摘要：WorldEvolver旨在提升长程 LLM agent 的规划前瞻性，同时避免不可靠预测误导决策。该框架在冻结下游 agent 和参数的情况下，于测试时自我修正上下文，结合 Episodic Memory、Semantic Memory 与 Selective Foresight，利用真实转移、启发规则和置信度过滤改进世界模型。ALFWorld、ScienceWorld 实验显示，其在多种 backbone 上预测精度最高，并提升 AgentBoard 成功率，证明测试时记忆修订能同时增强预测与规划。
评分细项：rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.0 / author 6.0
8.COHORTCOHORT: Collaborative Orchestration for Hardening via Offensive Replay on Emulated Topologies
评分8.0·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.30479· PDF
💡 COHORT用多角色LLM在GNS3中生成设备命令，并用offensive replay验证缓解效果。
多智能体LLM工作流网络安全仿真验证
摘要：COHORT面向企业网络中针对已观测攻击者的自动化缓解生成，减少依赖专家和生产网试错。它采用角色分解的多 agent LLM 流程，在运行真实厂商固件的 GNS3 高保真仿真拓扑中提出、下发并迭代真实设备命令；通过 offensive replay 复现原攻击，对比缓解前后效果，并加入连通性回归与累积评估。三类拓扑、四种攻击实验中，46.7% 缓解既阻断攻击又保持连通性，显著优于基线。
评分细项：rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.5 / author 5.0
9.MASLabMAS-Lab: A Specification-Driven Validation Framework for Reliable Multi-Agent Systems
评分7.9·方向cs.MA · Multiagent Systems ·arxiv2606.30546· PDF
💡 MAS-Lab 用规范驱动框架分离语义意图、编排控制和可复现实验。
多智能体Agent工程系统验证
摘要：MAS-Lab 面向 LLM 多智能体系统从演示原型走向可靠生产的痛点：现有开发常将逻辑、编排、观测与控制耦合，缺乏系统级验证。该框架以 specification-driven 思路分离语义意图与运行机制，包含框架无关的声明式 Spec、提供执行与控制原语的 MAS-OS，以及集成观测和评估的 Labs，用于支持可复现实验、显式行为控制和全生命周期演进。
评分细项：rel 8.5 / nov 7.5 / prac 8.0 / author 5.0
10.PRPBefore Thinking, Learn to Decide: Proactive Routing for Efficient Visual Reasoning
评分7.8·方向cs.CL · Computation and Language ·arxiv2606.30217· PDF
💡 PRP 通过 DRL 与 JRL 预测 draft/target 能力，在视觉推理前提前路由到小模型或大模型。
推理加速视觉推理模型路由
摘要：针对大型多模态模型视觉推理中长 chain-of-thought 导致的高推理成本，论文提出 PRP 主动路由范式，在生成前判断查询应交给小 draft model 还是大 target model。方法通过 Draft Rating Learning 估计草稿模型置信度，并用 Joint Rating Learning 预测目标模型胜任度，从而按实例细粒度分配样本，在尽量保持性能的同时显著加速多模态推理。
评分细项：rel 8.0 / nov 7.5 / prac 8.0 / author 6.5
📚 速览 · 其他通过评估的工作（17 篇）
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数据源：arxiv.org · 评分与中文摘要由 LLM 自动生成，仅供初筛参考