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普林斯頓大學教授 Elad Hazan 發表長文，回顧線上凸最佳化（OCO）二十年，串起 Online Newton Step、AdaGrad 等現代 AI 核心方法的脈絡。他回憶了與 Satyen Kale、John Duchi、Yoram Singer 合作提出 AdaGrad 的過程，以及 ONS 論文被 FOCS/STOC 拒稿的經歷；OCO 的 regret minimization 與自適應更新思想後來進入 bandit、線上控制與序列建模。
Google 等提出 RRSI，用正則化約束 Agent Harness 的遞迴自我改進（RSI）：不鎖死自我修改能力，而是限制每輪同時修改的機制數量、保留進化歷史，並在篩選階段剔除 benchmark-specific 改動和落在噪聲範圍內的漲分。
google/adk-recipes 倉庫把 Agent Development Kit（ADK）的資源統一成 core/、plugins/、contrib/ 三層，作為建置 AI agent 的單一事實來源。開發者可直接使用其中的參考模式，把零售商品搜尋、虛擬試穿等模組化垂直技能裝進自己的編碼助手，並用多種語言部署可上生產的服務。這套結構覆蓋從初始腳手架到在 Google Cloud 上完成部署的整個流程。
維吉尼亞理工、威斯康辛大學麥迪遜分校與達特茅斯學院團隊在 NeurIPS 2026 提出 SAGE，用結構訊號引導長程推理的後訓練。方法以符號閉包分析（SCA）解釋探索偏差與累積偏差，訓練時用代數稀疏化和雙曲結構引導重排候選推理步，在 12 個基準、7 個模型家族上總體優於 SFT、GRPO、EMPO 與 GRPO-PRM。在 1,190 個 Andrews–Curtis 長程例項上，Qwen3 的 Lean 驗證通過率接近基礎模型的 8 倍；