
2026.11.09 | 高斯间距校准跨场景重建;参数先验加速多教师蒸馏
11 月 10 日 · 11 分钟

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本期的 15 篇论文如下:
[] 🧭 The Teacher Is a Direction, Not a Destination: Extrapolating RL-Induced Representation Residuals in On-Policy Distillation(教师是方向,而非终点:在在线策略蒸馏中外推强化学习诱导的表征残差)
[] 🪞 UniEvo-VL: An On-policy Self-Distillation Training Recipe for Multimodal Model Self-improvement(UniEvo-VL:面向多模态模型自我改进的在线策略自蒸馏训练方案)
[] 🕵 False Frontiers: Diagnosing and Mitigating Co-Cheating in Self-Evolving Search Agents(虚假前沿:诊断与缓解自演化搜索智能体中的共同作弊)
[] 🤖 AREX-2: Advancing Self-Improving Agents through Long-Horizon Reflective Tasks(AREX-2:通过长时程反思任务推进自我改进智能体)
[] 🖥 Mid-Harness: Scaling Actions Between Model and Harness for Terminal Agents(Mid-Harness:在模型与执行框架之间扩展终端智能体的动作)
[] 🧬 EvoDuet: Bilevel Co-Evolution of Web Searching and Task Solving for Scientific Discovery(EvoDuet:面向科学发现的网络搜索与任务求解双层协同演化)
[] 🕵 WorldAuditBench: Interactive 3D World Auditing with Multimodal Agents(WorldAuditBench:使用多模态智能体进行交互式3D世界审计)
[] 🛠 Learning Meta-Skills for Agent Harness Design in Test-Time AI4AI(测试时 AI4AI 中面向智能体执行框架设计的元技能学习)
[] 🧠 EVOKE: Eliciting World Knowledge in Agents for Transferable Decision-Making(EVOKE:激发智能体中的世界知识以实现可迁移决策)
[] 🎮 RSIGame: Autonomous Agentic Game Development with Recursive Self-improvement(RSIGame:具备递归自我改进能力的自主智能体游戏开发)
[] 📉 More Choices, Fewer Decisions: Ordinal-Scale Bias in JEV-like Direct-Decision Models(更多选择,更少决策:类JEV直接决策模型中的序数尺度偏差)
[] 🧠 Imagine3D-LLM: Teaching MLLMs to Imagine 3D Scenes Before Answering(Imagine3D-LLM:教会多模态大语言模型在回答前想象3D场景)
[] 🛠 Agent Error Dataset: Scaling 50,000 Error--Diagnosis Pairs for Failure Analysis and Error-Aware Post-Training(智能体错误数据集:面向失败分析与错误感知后训练,规模化构建5万条错误—诊断配对)
[] 🏮 LANTERN: Illuminating Hidden Mathematical Knowledge in Language Models(LANTERN:照亮语言模型中的隐藏数学知识)
[] 🖼 It's Not What the Image Shows: Irrelevant Context Destabilises VLM Judges Without Informing Them(并非图像所示:无关上下文会扰乱 VLM 评判模型却不为其提供信息)

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[] 🖥 Mid-Harness: Scaling Actions Between Model and Harness for Terminal Agents(Mid-Harness:在模型与执行框架之间扩展终端智能体的动作)
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[] 🖼 It's Not What the Image Shows: Irrelevant Context Destabilises VLM Judges Without Informing Them(并非图像所示:无关上下文会扰乱 VLM 评判模型却不为其提供信息)

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