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来源：小宇宙
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【目录】
本期的 15 篇论文如下：
[00:31] ⚠ The Devil Behind Moltbook: Anthropic Safety is Always Vanishing in Self-Evolving AI Societies（魔书背后的魔鬼：在自我进化的AI社会中，人类安全价值总是趋于消失）
[01:24] 🎵 MOSS-Audio-Tokenizer: Scaling Audio Tokenizers for Future Audio Foundation Models（MOSS-Audio-Tokenizer：为未来音频基础模型扩展音频分词器）
[02:28] 🧠 Learning beyond Teacher: Generalized On-Policy Distillation with Reward Extrapolation（超越教师的学习：基于奖励外推的广义策略蒸馏）
[03:05] 🤖 GigaBrain-0.5M*: a VLA That Learns From World Model-Based Reinforcement Learning（GigaBrain-0.5M*：一种通过世界模型强化学习训练的视觉-语言-动作模型）
[03:56] ⚖ LawThinker: A Deep Research Legal Agent in Dynamic Environments（LawThinker：动态环境中的深度研究法律智能体）
[04:33] 🔍 Think Longer to Explore Deeper: Learn to Explore In-Context via Length-Incentivized Reinforcement Learning（思之愈久，探之愈深：通过长度激励强化学习实现上下文内探索）
[05:16] 🎨 Stroke of Surprise: Progressive Semantic Illusions in Vector Sketching（惊喜之笔：矢量草图绘制中的渐进式语义错觉）
[06:01] 🚀 DeepGen 1.0: A Lightweight Unified Multimodal Model for Advancing Image Generation and Editing（DeepGen 1.0：一个用于推进图像生成与编辑的轻量级统一多模态模型）
[06:55] 🧩 Composition-RL: Compose Your Verifiable Prompts for Reinforcement Learning of Large Language Models（Composition-RL：为大型语言模型强化学习组合可验证提示）
[07:38] 🧠 Thinking with Drafting: Optical Decompression via Logical Reconstruction（思维与草稿：通过逻辑重构实现光学解压缩）
[08:17] 🗳 dVoting: Fast Voting for dLLMs（dVoting：面向扩散大语言模型的快速投票推理方法）
[09:09] 🤖 RISE: Self-Improving Robot Policy with Compositional World Model（RISE：基于组合世界模型的机器人策略自改进框架）
[09:54] 🤖 $χ_{0}$: Resource-Aware Robust Manipulation via Taming Distributional Inconsistencies（χ₀：通过驯服分布不一致实现资源感知的鲁棒机器人操作）
[10:48] 🤖 EgoHumanoid: Unlocking In-the-Wild Loco-Manipulation with Robot-Free Egocentric Demonstration（EgoHumanoid：利用无机器人自我中心演示解锁野外移动操作）
[11:45] 🔍 Unveiling Implicit Advantage Symmetry: Why GRPO Struggles with Exploration and Difficulty Adaptation（揭示隐式优势对称性：为何GRPO在探索与难度适应中举步维艰）
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小红书: AI速递
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[03:05] 🤖 GigaBrain-0.5M*: a VLA That Learns From World Model-Based Reinforcement Learning（GigaBrain-0.5M*：一种通过世界模型强化学习训练的视觉-语言-动作模型）
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[06:55] 🧩 Composition-RL: Compose Your Verifiable Prompts for Reinforcement Learning of Large Language Models（Composition-RL：为大型语言模型强化学习组合可验证提示）
[07:38] 🧠 Thinking with Drafting: Optical Decompression via Logical Reconstruction（思维与草稿：通过逻辑重构实现光学解压缩）
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[09:54] 🤖 $χ_{0}$: Resource-Aware Robust Manipulation via Taming Distributional Inconsistencies（χ₀：通过驯服分布不一致实现资源感知的鲁棒机器人操作）
[10:48] 🤖 EgoHumanoid: Unlocking In-the-Wild Loco-Manipulation with Robot-Free Egocentric Demonstration（EgoHumanoid：利用无机器人自我中心演示解锁野外移动操作）
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