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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；
清華大學自動化系研究者提出 Local Demonstration Editing（LDE）與小型編輯模型 Jev-LDE，在目標 LLM 推理前對已檢索出的 demonstration set 只做一次 Keep、Delete 或 Replace 編輯，而非重新搜尋最優範例組合。
新評測 InnovationEval 顯示，前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新：在端到端任務中，它們耗費數千美元 GPU 算力，仍未達到人類論文（on-policy self-distillation，SDPO）的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法，在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B，並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol；