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本文提出了一种频谱图强化学习框架，用于自愈智能电网的故障检测和电力恢复，在IEEE测试系统上实现了接近最优的实时性能。
Robert Courson 分享了 /goal 命令的一个自愈、自管理的升级，专为 Claude Code、Codex 以及任何支持 /goal 的集成开发环境设计。
一个自愈代理的演示，它利用可观测性（Monocle）和MCP来调试和修复一个损坏的应用程序，通过检查遥测数据和运行测试，将可观测性视为代理循环的一部分。
一个由8个AI智能体组成的生产系统在一夜之间自主捕获并修复了三种不同的故障模式，包括一个基础设施错误、一个平台解析错误和一个文档错误，展示了一个将代码和流程失败同等对待的自我改进循环。
AutoResearchClaw是一个多智能体自主研究系统，通过结构化辩论、自我修复执行和人机协作来改进科学发现，在ARC-Bench基准上比之前的系统高出54.7%。
提出了Logic-GNN，一种神经符号框架，通过时序图神经网络和图柯尔莫哥洛夫复杂度归纳出临床记录的符号语法，从而能够将数据录入错误检测为语法违规并进行纠正。该系统在一个大型医疗数据集上取得了0.94的F1分数，性能比现有最佳方法提升12%。
Browser Harness 是一款自愈型工具，通过移除框架限制并直接与 Chrome DevTools Protocol (CDP) 通信，使大语言模型能够完成各类浏览器任务。