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提出一个无奖励、无裁判、无答案键的自改进代理框架，通过双层循环在小型精确DSL上进行算子归纳，实现精确问答能力的自我扩展，并在多个领域验证其可靠性与跨模型迁移能力。
该论文研究 Verus/Rust 形式验证工作流中，正确性反馈如何反而抑制规格完整性审计所需的证据，发现独立无反馈探索比带纠正反馈的循环产生多一倍的认证反例，并在 NeurIPS 2026 AI for Verifiable Coding 工作坊被接收。
提出一种以程序验证器为奖励信号的智能体强化学习框架，通过读取验证器诊断信息（而非二元判决）并加入完整性审计，显著提升Qwen3系列模型在DafnyBench和SWE-Proof等验证基准上的正确率（最高达100%）。
论文提出“执行后学习”（Learning after Execution）框架，将程序执行结果作为中间状态，支持额外的纠正学习动作，并为初始动作与纠正动作分配不同的信用，在图像转TikZ任务上将渲染成功率提升至92.70%。
本文提出 Reels-RSI，一个开源的可编程短视频（讲解短片）导演系统，将讲解视频视为程序而非像素，通过代码层面的日志、可执行规则与回顾反思实现智能体的程序级自我改进，并在 111 个短片的实验中验证了规则审计效果及偏好信号的失败模式。
VIGOR 提出了一种将监督式场景程序生成、执行验证与分级几何修复相结合的方法，用于解决工业场景程序中「可执行性与工程可行性之间的差距」，在1749个场景的数据集上达到96.86%的完整可行性，显著超越基线。
VETR提出了一种执行证据驱动的递归自我改进框架，通过分析程序执行轨迹来改进符号图形推理中的场景生成，在BlenderGym和BlenderBench上超越了现有优化策略。
EliteTable 是一种自我改进、由大语言模型引导的程序搜索算法，通过维护一个容量固定的高分解表，提出、编辑和重组候选的可执行控制策略。该算法在六项 Gymnasium 控制任务上进行了评估，在部分任务中表现出泛化能力的提升，但仍需通过消融实验来确定其相对性能。
ProgramGym 提出了一套由 Program-Env 和 Program-Agent 组成的框架，用于为长周期程序复现智能体构建可扩展、可验证的训练环境。在生成的环境中对 Qwen3.8-27B 进行微调后，性能取得了显著提升。
研究者提出 EPOCH，一种面向 AI 研究智能体的证据治理架构，将任务契约、类型化记忆、主动证伪与独立重放相结合，在 AlgoTune（平均归一化得分 0.65 对比 0.53）和 Math14 套件上取得当前最优性能。
该论文提出递归自我改进（RSI）框架：在训练循环中，统一多模态模型的文本能力与视觉能力相互生成训练数据，并由程序执行提供经过验证的监督信号。在图表任务上，借助新提出的 BasicChartBench 基准进行评测，四轮 RSI 迭代将性能从 45.7% 提升至 60.2%，同时经验证程序占比从 48.9% 升至 95.2%。
Code to Control 通过 LLM 生成程序结构并结合免导数参数拟合来合成参数化 Python 控制器，从而在决策时无需 LLM 推理或规划即可实现实时控制，并在 Atari、Flappy Bird 和 MuJoCo 任务中超越了基于规划的程序合成方法。
本文为 LLM 引导的进化搜索引入了组件感知反馈机制，将哪个组件的修改改变了哪些适应度指标记录在归因记忆中，从而仅用三分之一的搜索预算便达到了基线水平的性能，并在 Bright 重排序任务上将 nDCG@10 提升了 7.2%。
StepCAD 提出了一种将状态条件化 CAD 策略与 IoU 引导树搜索相结合的生成式优化方法，从 3D 网格重建可执行 CAD 程序，并发布了包含 150 万个程序的 ARCADE-1.5M 大规模数据集，在多个基准上实现了最先进的几何重建精度。
HeurEvo 提出了一套自动化的计划–代码–组件协同进化框架，其中 AI 智能体共同进化算法结构、可执行实现以及可复用组件的共享池，以构建混合求解器增强启发式算法。在组合优化基准测试和 MIPLIB 实例上，该框架在严格的运行时间预算下达到或超越了最先进的求解器水平，并在六边形装箱等问题上刷新了最佳结果。
Lambda MicroEgg 是一个实现 e-graph 的工具，支持范围明确的 α 感知绑定器和高阶 Miller 模式，用于程序合成和重写。
本文介绍了程序综合技术，特别是针对无循环程序的反例引导迭代综合，并提供了使用 Z3 求解器在 Rust 中的实现。
本文将验证差距确定为AI推理进步的关键约束，对验证器可靠性权衡进行了理论和实证分析，并引入携带证明的认知以增强强化学习中的奖励结算。
一种修复工具，能从单个完整示例中推断修复方案，并在未见过的代码中成功修复了5个bug中的5个，仅使用4条CPU指令和零令牌，并进行穷尽验证。
ClosureBench 是一个用于评估语言模型在组合图推理任务上表现的建构性基准，揭示了前沿模型随着复杂度增加而性能下降，而通过程序合成微调的模型能保持性能。