本期聚焦推理与 Agent 底层机制五连发：Harness-G 用图结构把搜索 Agent 的自由查询改写成有限动作选择，六个 QA 基准平均 F1 全面领先 Graph-R1；一篇投机解码的原理性分析揭示’有损验证’如何悄悄改写解码分布、拖垮生成质量；OmniScope 提出免训练的模态解耦 token 压缩，25% 保留率下 prefill 提速 3.53×；ReToken 用单个可学习 embedding 做视觉检索锚点，Qwen3VL-8B 在 Visual Haystacks 上暴涨 13.4 分；MisKnow-Agent 则给 Deep Research 泼冷水——少量误导性知识就能让最终报告采纳错误结论。
follow-builders 的 X（推文）/ Podcast 抓取源本期仍不可用，日报继续以「GitHub Trending daily + HuggingFace Daily Papers 2026-06-26」双公开源 remix（HF 2026-06-27 周末停更尚未发布），featured 链接已逐条抽查 HTTP 200。如果说昨天的主线是『怎么把 agent 训稳、验准』，今天的画风明显往两头扩散：一头是『让模型真正会动手』——In-Context World Modeling 让 VLA 机器人无需微调就换视角换形态、DanceOPD 用 on-policy 蒸馏把『文生图/局部编辑/全局编辑』三种打架的能力捏成一个模型；另一头是『computer-use agent 到底该看屏幕还是写命令』——一篇 440 任务的对照基准把 GUI vs CLI 的执行瓶颈第一次摆上同一张考卷。工程侧今天最大看点是中文圈集体霸榜：ai-berkshire（巴菲特×多 Agent 价投）、ppt-master（文档→可编辑 PPTX）、Vibe-Trading、MediaCrawler 同日上榜；海外这边 Google 的 design.md 连续第二天猛涨、Cognee 把『agent 记忆』做成了标准平台、gstack 突破 11.7 万⭐。