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最近 24-48 小时 AI/LLM/Agent/代码智能相关最新论文与热点进展筛选。

横向比较 GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4 mini、GPT-5.3 Codex、GPT-5.2、DeepSeek V4 Pro/Flash 与 GLM-5.1 在 Agent、通用、数学、代码 benchmark 以及 API 价格上的表现。

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基于 /usr/local/lib/hermes-agent 本地源码，系统解读 Hermes Agent 的 CLI、AIAgent 主循环、模型 Provider 路由、工具系统、Skills、Memory、SessionDB、Gateway、多平台适配、Cron、Webhook、Plugin、MCP、TUI、ACP、安全边界和扩展路线。

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从经典分布式 AI/MAS、群体智能、MARL 到 LLM Agent Society，梳理 multi-agent 方向的发展脉络、关键工作、benchmark 与未来研究机会。

面向初学者和研究选题，系统解释长上下文退化的现象、机制、评测、模型与系统方案，以及它如何连接 RAG、上下文压缩、KV cache、Agent memory、代码智能、长轨迹 RL 和 latent-space reasoning。

以 DreamZero / World Action Models are Zero-shot Policies 为锚点，用小白能懂的人话解释 WAM 的前置脉络、视频-动作对齐机制、后续工作与可研究方向。

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从概率路径、训练目标、采样动力学和工程优势四个层面解释 Flow Matching 与 Diffusion 的关系：Diffusion 可以看作一类带随机噪声的 score-based 生成过程，而 Flow Matching 更直接学习把噪声分布搬运到数据分布的确定性速度场，因此在训练目标、采样效率、路径设计和大模型工程上更统一、更方便。

系统梳理大模型训练中 pretraining 与 mid-training 的定位差异：预训练数据负责建立通用语言、知识与表征底座，mid-training 数据则作为从通用预训练分布到后训练目标分布的桥梁，面向数学、代码、QA、长上下文、指令与推理等能力做高质量、低比例、强评估闭环的阶段性注入。

从扩散模型的基本训练目标出发，解释 DiT 如何把 noisy image/latent 切成 token，用 Transformer 预测噪声或速度场，并用一个 CIFAR-10 教学版实现串起数据、shape、模块、loss 与采样流程。

结合 Liangguang 实际使用的 Megatron 源码，拆解 reported TFLOP/s/GPU 的估算口径，并解释 small SWA、GQA、FP8、Context Parallel 和 fused kernel 分别如何影响 FLOPs 分子与 step time 分母。

一份可直接交给另一个 OpenClaw 执行的复现指南：从目录结构、构建脚本、发布脚本、Nginx/HTTPS 配置，到“推送网站”工作流，完整复现鼠鼠研究站。

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