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【目录】
本期的 15 篇论文如下：

[00:30] 🧩 Grounded Skill Synthesis from Code at Scale for Agentic Intelligence（面向智能体智能的从大规模代码中合成有依据技能）
[01:21] 🤖 CodeMidas: Scaling Agentic Coding RL Environments from Code Itself（CodeMidas：从代码本身扩展智能体编程强化学习环境）
[02:03] 🧬 EvoOntology: A Self-Evolving Ontology Layer for Data Agents（EvoOntology：面向数据智能体的自进化本体层）
[02:48] 🤖 RecreationWorld: Scalable and Verifiable Environments for Hybrid Computer-Use Agents（RecreationWorld：面向混合计算机使用智能体的可扩展且可验证环境）
[03:28] 🧩 IntBMoE: Integrating Block-Level Conditioning into Expert Composition for Full-Participation Mixture-of-Experts（IntBMoE：将块级条件融入专家组合以实现全参与混合专家）
[04:14] 🎥 OmniVChat: Synthesizing, Benchmarking, and Training for Native Audio-Visual Dialogue（OmniVChat：面向原生音视频对话的合成、基准测试与训练）
[04:59] 🎨 Paint-Anything: Unified Any-Color Control for Image Generation and Editing（Paint-Anything：面向图像生成与编辑的统一任意颜色控制）
[05:45] 🎬 OmniVBench: A Benchmark and Large-Scale Dataset for Omni Reference-to-Video Generation（OmniVBench：面向全能参考到视频生成的基准与大规模数据集）
[06:25] 🧬 GraphSkillEvo: Evolutionary Optimization of Graph-Structured Agent Skills（GraphSkillEvo：图结构智能体技能的进化优化）
[07:06] 🤖 MintAct: A Unified Visual Agent for Digital Environments（MintAct：面向数字环境的统一视觉智能体）
[07:49] 🎨 Designer-RSI: Evolving Procedural Memory from User Traffic for Agentic Graphic Design（Designer-RSI：从用户流量中演化程序性记忆以支持智能体图形设计）
[08:34] 🤖 When AI Reviews Train AI Reviewers: Scientific-Judgment Collapse and Mitigation（当AI评审训练AI评审者：科学判断坍缩与缓解）
[09:15] ⚖ Calibrating Teacher--Student Discrepancy for On-Policy Distillation（面向在线策略蒸馏的教师—学生差异校准）
[09:57] 🛡 FRAUDSkill: Structured Frozen-Weight Skill Optimization for Audio Anti-Fraud Detection（FRAUDSkill：面向音频反欺诈检测的结构化冻结权重技能优化）
[10:41] 📞 TeleAntiFraud 2.0: A Refreshable, Profile-Grounded, and Audio-Based Benchmark for Telecom Fraud Detection（TeleAntiFraud 2.0：一个可刷新、以画像为依据且基于音频的电信诈骗检测基准）

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