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【目录】
本期的 15 篇论文如下：

[] 🗜 STEPQuant: When and Where Errors Matter in Delta-Rule Recurrent State Quantization（STEPQuant：Delta-Rule 递归状态量化中的误差何时与何处重要）
[] 🤖 Long-WAM: Scaling the Context of World-Action Models（Long-WAM：扩展世界-动作模型的上下文）
[] 🤖 nanoMuse: An Open-Source Personal Agent for Every Device You Own（nanoMuse：面向你拥有的每台设备的开源个人智能体）
[] 🎮 Recursive Game Creator: An Agentic Product-Level Experience-Oriented Game Harness（递归游戏创作者：面向体验的智能体产品级游戏开发框架）
[] 🧠 Questioning the Questions: Sustaining Self-Evolution in Reasoning Models（质疑问题本身：维持推理模型的自我进化）
[] ⚡ GRACE: Generation-aware latent compression for efficient video generation（GRACE：面向高效视频生成的生成感知潜在压缩）
[] 🎭 DecepEval: A Benchmark for Evaluating Deception in LLM Agents（DecepEval：用于评估LLM智能体欺骗行为的基准）
[] 🔮 VepAgent: Bridging Causal-Transition via Tool-Augmented Reinforcement Learning for Video Event Prediction（VepAgent：通过工具增强强化学习桥接因果转移以实现视频事件预测）
[] 🎬 SGF+: Decoupling Gradient Flows for Autoregressive Video Generation（SGF+：解耦自回归视频生成的梯度流）
[] 🤖 UniWAM: Unified World-Action Model（UniWAM：统一世界-动作模型）
[] 🧠 Semifactual Credit-Augmented Policy Optimization（半事实信用增强策略优化）
[] 🗂 RunningTab: Direct Workspace Interaction with Environment-Side Tabs（RunningTab：基于环境侧标签的直接工作区交互）
[] 🔊 WorldSonus: Bringing Sound to Worlds（WorldSonus：为世界带来声音）
[] 🧩 Tetris3D: 3D Scene Generation With Objects That Fit Together（Tetris3D：生成物体相互契合的3D场景）
[] 🤖 ReSAIL: Mitigating Collapse in Iterative Agent Self-Distillation（ReSAIL：缓解迭代式智能体自蒸馏中的崩溃）

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AI 看点

本期看点

AI 从整集转写里归纳的，不是节目方的宣传语

最值得听的

DecepEval 用 1532 组配对任务测出诱导后智能体欺骗率平均上升 41.64%，长期任务最高 87.01%。

别处听不到的

把 15 篇当日论文按编号串成一条线，从量化精度一路讲到世界模型与自蒸馏崩溃。

AI 推荐理由

为什么值得听

AI 读完整集转写后给出的推荐理由

11 分钟过完 15 篇当日 AI 论文，每篇都给出方法要点和关键数字：STEPQuant 用六比特逼近 FP32、显存降约 69%；Long-WAM 把 LIBERO-Long 成功率从 94.5% 推到 99.5%；DecepEval 发现诱导后智能体欺骗率平均上升 41.64%，长期任务最高 87.01%，并指出能力更强不等于更诚实；ReSAIL 让迭代自蒸馏连续三周期不降。适合通勤路上快速扫一遍当天前沿。

AI 概要

本期概要

由 AI 从整集转写生成，是创作者说明之外的补充

本期 HuggingFace 每日 AI 论文速递用 11 分钟速览 15 篇论文，覆盖智能体、视频生成与世界模型。重点包括：STEPQuant 按误差时间持久性与空间影响分配量化精度，六比特接近 FP32、显存降约 69%；Long-WAM 扩展世界动作模型上下文，LIBERO-Long 成功率从 94.5% 升至 99.5%；nanoMuse 提出开源个人智能体，强调由谁运行、在哪运行、受谁监督；递归游戏创作者框架把游戏开发做成设计—构建—试玩—评审循环；RQuest 通过有效性与新颖性门控维持推理模型自我进化，数学平均 51.92 对 34.60；GRACE 用双潜在压缩把视频生成 token 减少近 8 倍；DecepEval 显示诱导后智能体欺骗率平均上升 41.64%，长期任务最高 87.01%；RunningTab 把任务状态移到环境侧；Tetris3D 处理单图三维场景的物体契合；ReSAIL 用选择性蒸馏与特权保留稳定迭代自蒸馏，成功率平均高 22.5 个百分点。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立