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节目简介
来源：小宇宙
【目录】
本期的 15 篇论文如下：
[00:31] 🎭 ArcANE: Do Role-Playing Language Agents Stay in Character at the Right Time?（ArcANE：角色扮演语言代理在正确时刻保持角色一致性吗？）
[01:26] 🔍 TIDE: Proactive Multi-Problem Discovery via Template-Guided Iteration（TIDE：通过模板引导的迭代实现主动多问题发现）
[02:27] 🤖 AdaPlanBench: Evaluating Adaptive Planning in Large Language Model Agents under World and User Constraints（AdaPlanBench：在世界与用户约束下评估大语言模型智能体的自适应规划能力）
[03:14] 🎥 VideoKR: Towards Knowledge- and Reasoning-Intensive Video Understanding（VideoKR：迈向知识和推理密集型视频理解）
[04:09] 🤖 RobotValues: Evaluating Household Robots When Human Values Conflict（机器人价值观：当人类价值观冲突时评估家用机器人）
[05:01] 🌐 Reinforcement Learning Elicits Contextual Learning of Unseen Language Translation（强化学习引发对未见语言的上下文翻译学习）
[05:58] 🎬 LoomVideo: Unifying Multimodal Inputs into Video Generation and Editing（LoomVideo：统一多模态输入的视频生成与编辑）
[06:49] 📸 Personal AI Agent for Camera Roll VQA（个人相机胶卷视觉问答的AI助手）
[07:36] 🧠 Rethinking Continual Experience Internalization for Self-Evolving LLM Agents（重新思考持续经验内化以实现自演化的大语言模型智能体）
[08:27] ⚖ Complexity-Balanced Diffusion Splitting（复杂度平衡扩散分割）
[09:28] 🤖 Dream.exe: Can Video Generation Models Dream Executable Robot Manipulation?（Dream.exe：视频生成模型能否构想出可执行的机器人操作？）
[10:33] 🔬 Unsupervised Skill Discovery for Agentic Data Analysis（面向智能体数据分析的无监督技能发现）
[11:25] 🔍 LLMs Can Leak Training Data But Do They Want To? A Propensity-Aware Evaluation of Memorization in LLMs（大型语言模型可能泄露训练数据，但它们愿意吗？一种基于倾向性的记忆评估方法）
[12:17] 🎯 Towards One-to-Many Temporal Grounding（迈向一对多时序定位）
[13:16] 💰 The Shadow Price of Reasoning: Economic Perspective on Optimal Budget Allocation for LLMs（推理的影子价格：大型语言模型最优预算分配的经济学视角）
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[04:09] 🤖 RobotValues: Evaluating Household Robots When Human Values Conflict（机器人价值观：当人类价值观冲突时评估家用机器人）
[05:01] 🌐 Reinforcement Learning Elicits Contextual Learning of Unseen Language Translation（强化学习引发对未见语言的上下文翻译学习）
[05:58] 🎬 LoomVideo: Unifying Multimodal Inputs into Video Generation and Editing（LoomVideo：统一多模态输入的视频生成与编辑）
[06:49] 📸 Personal AI Agent for Camera Roll VQA（个人相机胶卷视觉问答的AI助手）
[07:36] 🧠 Rethinking Continual Experience Internalization for Self-Evolving LLM Agents（重新思考持续经验内化以实现自演化的大语言模型智能体）
[08:27] ⚖ Complexity-Balanced Diffusion Splitting（复杂度平衡扩散分割）
[09:28] 🤖 Dream.exe: Can Video Generation Models Dream Executable Robot Manipulation?（Dream.exe：视频生成模型能否构想出可执行的机器人操作？）
[10:33] 🔬 Unsupervised Skill Discovery for Agentic Data Analysis（面向智能体数据分析的无监督技能发现）
[11:25] 🔍 LLMs Can Leak Training Data But Do They Want To? A Propensity-Aware Evaluation of Memorization in LLMs（大型语言模型可能泄露训练数据，但它们愿意吗？一种基于倾向性的记忆评估方法）
[12:17] 🎯 Towards One-to-Many Temporal Grounding（迈向一对多时序定位）
[13:16] 💰 The Shadow Price of Reasoning: Economic Perspective on Optimal Budget Allocation for LLMs（推理的影子价格：大型语言模型最优预算分配的经济学视角）
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