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【目录】
本期的 15 篇论文如下：

[00:28] 🧩 FuseReg: Regularizing Layer Fusion Mitigates the Reconstruction-Generation Gap in Representation Autoencoders（FuseReg：正则化层融合缓解表征自编码器中的重建-生成差距）
[01:12] 🔗 RayOrch: Programming and Executing Lineage-Controlled Multi-Grain Dataflows for Foundation-Model Data Preparation（RayOrch：面向基础模型数据准备的受血缘控制多粒度数据流编程与执行）
[01:58] ⚡ Block Sparse Attention with Log-Linear Complexity（对数线性复杂度的块稀疏注意力）
[02:40] 🤖 InternW0-$Δ$: A World Action Model Bridging Predictive Dynamics and Actions with 20K+ Hours of Open Data（InternW0-Δ：一个连接预测动态与动作、基于20K+小时开放数据的世界动作模型）
[03:24] 🖐 Tactile-JEPA: Topology-Aware Self-Supervised Representation Learning for Distributed Tactile Sensors（Tactile-JEPA：面向分布式触觉传感器的拓扑感知自监督表示学习）
[04:11] 🛰 Enhancing Photogrammetric Digital Surface Models with Pretrained Diffusion Models and Multimodal Conditioning（利用预训练扩散模型与多模态条件增强摄影测量数字表面模型）
[04:58] 👁 FoMo: Forking Moment in Generative Trajectory as a Perceptual Distance（FoMo：生成轨迹中的分叉时刻作为感知距离）
[05:42] 📊 Jev in the Wild: A Data-Driven Analysis of the Jev Model's Functionality, Applications and Ecosystem（真实环境中的 Jev：Jev 模型功能、应用与生态的数据驱动分析）
[06:30] 🎯 TrackEverything: Long Horizon Dense Tracking via De-Duplicating 3D Scene Representations（TrackEverything：通过去重3D场景表示实现长时程密集跟踪）
[07:21] 🧩 SLCA-GRPO: Resolving Cross-Segment Credit Misattribution in Tool-Calling RL（SLCA-GRPO：解决工具调用强化学习中的跨段信用误归因）
[08:08] 🎯 CARD: Cluster-level Adaptation with Reward-guided Decoding for Personalized Text Generation（CARD：面向个性化文本生成的聚类级适配与奖励引导解码）
[08:54] ⚖ Do Implicit Personalization and Explicit Styles Conflict? PsPLUG: A Lightweight Plug-in for Balancing Personalization and Style in Customized LLMs（隐式个性化与显式风格会冲突吗？PsPLUG：用于平衡定制化 LLM 中个性化与风格的轻量级插件）
[09:41] 🤝 AgentWorld: Benchmarking Long-Horizon Collaboration of Multi-agent LLMs（AgentWorld：多智能体大语言模型长时程协作基准测试）
[10:24] 🎮 Game Arena: Strategic LLM Evaluation in Competitive Environments（游戏竞技场：竞争环境中的大语言模型策略评估）
[11:08] 🏦 IndicBankBench: Evaluating Safety and Reliability of Language Model Assistants in Indian Retail Banking（IndicBankBench：评估印度零售银行中语言模型助手的安全性与可靠性）

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