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传送门 https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/6a1732a2dffa135d0ab5ef43
【目录】
本期的 15 篇论文如下：
[00:27] 🧠 Training Object Permanence in World Models（在世界模型中训练客体永久性）
[01:12] 🧠 Your Transformer Can Hold Two Thoughts at Once: Evidence of Linear Superposition in LLMs（你的Transformer能同时容纳两个想法：LLM中线性叠加的证据）
[01:53] 🎬 WanPE: Towards Cinematic Prompt Enhancement for Modern Text-to-Video Generation（WanPE：面向现代文本到视频生成的电影级提示增强）
[02:40] 🧭 OmniEcho: Audio-Visual Spatial Understanding for Omni-Modal Embodied Agents（OmniEcho：面向全模态具身智能体的音视频空间理解）
[03:18] 🤖 Agent-Editing World Model: Rethinking World Modeling for LLM Agents（智能体编辑世界模型：为LLM智能体重新思考世界建模）
[04:05] 🧩 Parts-of-Speech as Emergent Categories in SAE Latent Space（词性作为SAE潜空间中的涌现类别）
[04:46] 🤖 Qwen-Planner-Agent: A Closed-Loop AI-for-AI Framework for Real-World Mobile Planner Agents（Qwen-Planner-Agent：面向真实世界移动规划智能体的闭环 AI-for-AI 框架）
[05:20] 🔍 IterSynth: Rethinking Deep Search Agents via Role-Decoupled Iterative Synthesis（IterSynth：通过角色解耦的迭代合成重新思考深度搜索智能体）
[06:04] 🤖 Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems（面向泛化任务与运动规划问题的编码智能体）
[06:49] 🧠 Neural Spectral Capacity: Measuring and Designing Architectures from Network Specification Alone（神经谱容量：仅凭网络规格测量与设计架构）
[07:28] 🛡 AgentKernel: The Trust-Native Agentic Operating System（AgentKernel：信任原生的智能体操作系统）
[08:15] 🧪 Rufus-Air: An Open LLM Post-Training Recipe（Rufus-Air：开放的大语言模型后训练配方）
[08:59] 🤖 PUBG Ally: A Conversational Embodied Agent as an AI Teammate（PUBG Ally：作为AI队友的对话式具身智能体）
[09:44] 🤖 World Action Agent: Harnessing VLMs for Robot Manipulation via World Action Rehearsal（世界动作智能体：利用视觉语言模型通过世界动作预演实现机器人操作）
[10:27] 🛸 ExplorationBench: Measuring AI Systems' Exploration in Verifiable Alien Worlds（ExplorationBench：测量 AI 系统在可验证异星世界中的探索能力）
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[01:53] 🎬 WanPE: Towards Cinematic Prompt Enhancement for Modern Text-to-Video Generation（WanPE：面向现代文本到视频生成的电影级提示增强）
[02:40] 🧭 OmniEcho: Audio-Visual Spatial Understanding for Omni-Modal Embodied Agents（OmniEcho：面向全模态具身智能体的音视频空间理解）
[03:18] 🤖 Agent-Editing World Model: Rethinking World Modeling for LLM Agents（智能体编辑世界模型：为LLM智能体重新思考世界建模）
[04:05] 🧩 Parts-of-Speech as Emergent Categories in SAE Latent Space（词性作为SAE潜空间中的涌现类别）
[04:46] 🤖 Qwen-Planner-Agent: A Closed-Loop AI-for-AI Framework for Real-World Mobile Planner Agents（Qwen-Planner-Agent：面向真实世界移动规划智能体的闭环 AI-for-AI 框架）
[05:20] 🔍 IterSynth: Rethinking Deep Search Agents via Role-Decoupled Iterative Synthesis（IterSynth：通过角色解耦的迭代合成重新思考深度搜索智能体）
[06:04] 🤖 Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems（面向泛化任务与运动规划问题的编码智能体）
[06:49] 🧠 Neural Spectral Capacity: Measuring and Designing Architectures from Network Specification Alone（神经谱容量：仅凭网络规格测量与设计架构）
[07:28] 🛡 AgentKernel: The Trust-Native Agentic Operating System（AgentKernel：信任原生的智能体操作系统）
[08:15] 🧪 Rufus-Air: An Open LLM Post-Training Recipe（Rufus-Air：开放的大语言模型后训练配方）
[08:59] 🤖 PUBG Ally: A Conversational Embodied Agent as an AI Teammate（PUBG Ally：作为AI队友的对话式具身智能体）
[09:44] 🤖 World Action Agent: Harnessing VLMs for Robot Manipulation via World Action Rehearsal（世界动作智能体：利用视觉语言模型通过世界动作预演实现机器人操作）
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