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【目录】

本期的 15 篇论文如下：

[00:32] 📖 Lost in Stories: Consistency Bugs in Long Story Generation by LLMs（迷失于故事：大语言模型生成长篇故事中的一致性错误）

[01:16] 🧠 Holi-Spatial: Evolving Video Streams into Holistic 3D Spatial Intelligence（Holi-Spatial：将视频流演化为整体的3D空间智能）

[02:17] 📈 How Far Can Unsupervised RLVR Scale LLM Training?（无监督强化学习验证奖励能将LLM训练扩展到何种程度？）

[03:11] 📊 Believe Your Model: Distribution-Guided Confidence Calibration（相信你的模型：基于分布引导的置信度校准）

[04:12] 🧠 LoGeR: Long-Context Geometric Reconstruction with Hybrid Memory（LoGeR：基于混合内存的长上下文几何重建）

[05:07] 🎨 CARE-Edit: Condition-Aware Routing of Experts for Contextual Image Editing（CARE-Edit：基于条件感知专家路由的上下文图像编辑）

[05:51] 💻 CoCo: Code as CoT for Text-to-Image Preview and Rare Concept Generation（CoCo：将代码作为思维链用于文本到图像预览与稀有概念生成）

[06:30] 🎬 HiAR: Efficient Autoregressive Long Video Generation via Hierarchical Denoising（HiAR：通过分层去噪实现高效的自回归长视频生成）

[07:36] 📊 \$OneMillion-Bench: How Far are Language Agents from Human Experts?（OneMillion-Bench：语言智能体距离人类专家还有多远？）

[08:24] ⚡ NLE: Non-autoregressive LLM-based ASR by Transcript Editing（NLE：基于转录编辑的非自回归大语言模型语音识别）

[09:17] 🧠 Concept-Guided Fine-Tuning: Steering ViTs away from Spurious Correlations to Improve Robustness（概念引导的微调：引导视觉Transformer远离虚假相关性以提升鲁棒性）

[10:03] 🚀 TDM-R1: Reinforcing Few-Step Diffusion Models with Non-Differentiable Reward（TDM-R1：利用不可微奖励增强少步扩散模型）

[11:02] 📈 Unlocking Data Value in Finance: A Study on Distillation and Difficulty-Aware Training（解锁金融数据价值：关于蒸馏与难度感知训练的研究）

[11:40] 🤖 Scaling Agentic Capabilities, Not Context: Efficient Reinforcement Finetuning for Large Toolspaces（扩展智能体能力，而非上下文：面向大规模工具空间的高效强化微调）

[12:36] 🔍 PIRA-Bench: A Transition from Reactive GUI Agents to GUI-based Proactive Intent Recommendation Agents（PIRA-Bench：从反应式GUI代理到基于GUI的主动意图推荐代理的转变）

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