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【目录】
本期的 15 篇论文如下：

[00:28] 🤖 Transferring the Intelligence of VLMs to Robotic Control（将VLM的智能迁移至机器人控制）
[01:11] 🎥 WorldCrafter: Consistent Video World Model with Implicit 3D-aware Memory（WorldCrafter：具有隐式3D感知记忆的一致视频世界模型）
[01:53] 🎮 GameHorizon Suite: Multi-Horizon Data and Evaluation in Gameplay（GameHorizon 套件：游戏玩法中的多时间跨度数据与评估）
[02:35] 🧬 RRSI: Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses（RRSI：智能体运行框架的正则化递归自我改进）
[03:20] 📄 Document Retrieval-Aware Chunking (D-RAC): Universal Retrieval-Aware Ingestion of Enterprise Documents via PDF Normalization and Multimodal Markdown Conversion（文档检索感知分块（D-RAC）：通过 PDF 规范化与多模态 Markdown 转换实现企业文档的通用检索感知摄取）
[04:01] 🎓 OmniEdu: Open Foundation Models for Learning and Teaching（OmniEdu：面向学习与教学的开放基础模型）
[04:47] 🎬 VideoGen-Agent: Reinforcing Video Generation Agents（VideoGen-Agent：强化视频生成智能体）
[05:37] 🐼 onPanda: Efficient Annotation of On-Policy Alignment Data for LLMs and Agents via Token-Level Correction（onPanda：通过Token级纠正为LLM与智能体高效标注同策略对齐数据）
[06:19] 🤖 Grounded Action Model: 3D Grounding as a Foundation for Robotics（接地动作模型：以3D接地作为机器人学基础）
[07:05] 🤖 One to More, More to One: Category-Aware Iterative Expert Training for Software Engineering Agents（从一到多，从多到一：面向软件工程智能体的类别感知迭代专家训练）
[07:57] 🎭 Deep Persona: A Psychologically Grounded Architecture and Evaluation Framework for Role-Playing Agents and Simulations（Deep Persona：面向角色扮演智能体与模拟的心理学基础架构与评估框架）
[08:36] 🧠 Harness-Zero: Harness Distillation via Agent-as-Harness（Harness-Zero：通过智能体作为外壳进行外壳蒸馏）
[09:18] 🤖 CARE: Experience-Guided Atomic Corrective Execution for Vision-Language-Action Policies（CARE：面向视觉-语言-动作策略的经验引导式原子纠正执行）
[10:13] 🧠 Jev-Mem: System-One-Controlled Agentic Memory for Efficient AI Agents（Jev-Mem：面向高效 AI 智能体的 System-One 控制型智能体记忆）
[10:52] 🎥 Why Do Video Diffusion Models Violate Physics? Unveiling the Flaws in Attention Mechanisms（为什么视频扩散模型会违背物理规律？揭示注意力机制中的缺陷）

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