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【目录】
本期的 14 篇论文如下：
[00:30] ⚡ SLA2: Sparse-Linear Attention with Learnable Routing and QAT（SLA2：具有可学习路由和量化感知训练的稀疏线性注意力）
[01:16] 🤖 Learning Humanoid End-Effector Control for Open-Vocabulary Visual Loco-Manipulation（面向开放词汇视觉移动操作的人形机器人末端执行器控制学习）
[02:02] 🧠 RynnBrain: Open Embodied Foundation Models（RynnBrain：开放式具身基础模型）
[02:46] 🔑 Empty Shelves or Lost Keys? Recall Is the Bottleneck for Parametric Factuality（空书架还是丢钥匙？回忆是参数化事实性的瓶颈）
[03:33] 🕺 SAM 3D Body: Robust Full-Body Human Mesh Recovery（SAM 3D 人体：鲁棒的全身体三维人体网格重建）
[04:41] 🤝 Multi-agent cooperation through in-context co-player inference（通过上下文共玩家推断实现多智能体合作）
[05:28] 📊 MAEB: Massive Audio Embedding Benchmark（MAEB：大规模音频嵌入基准测试）
[06:04] 🤖 World Action Models are Zero-shot Policies（世界行动模型是零样本策略）
[06:44] 🔬 Towards a Science of AI Agent Reliability（迈向AI智能体可靠性的科学）
[07:20] 🧠 MMA: Multimodal Memory Agent（MMA：多模态记忆智能体）
[08:09] 🚀 Optimizing Few-Step Generation with Adaptive Matching Distillation（通过自适应匹配蒸馏优化少步生成）
[08:56] 🧭 Learning Situated Awareness in the Real World（在现实世界中学习情境感知）
[09:28] ⚠ Visual Memory Injection Attacks for Multi-Turn Conversations（面向多轮对话的视觉记忆注入攻击）
[10:10] 🤖 BiManiBench: A Hierarchical Benchmark for Evaluating Bimanual Coordination of Multimodal Large Language Models（BiManiBench：用于评估多模态大语言模型双手协调能力的层次化基准）
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小红书: AI速递
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[02:02] 🧠 RynnBrain: Open Embodied Foundation Models（RynnBrain：开放式具身基础模型）
[02:46] 🔑 Empty Shelves or Lost Keys? Recall Is the Bottleneck for Parametric Factuality（空书架还是丢钥匙？回忆是参数化事实性的瓶颈）
[03:33] 🕺 SAM 3D Body: Robust Full-Body Human Mesh Recovery（SAM 3D 人体：鲁棒的全身体三维人体网格重建）
[04:41] 🤝 Multi-agent cooperation through in-context co-player inference（通过上下文共玩家推断实现多智能体合作）
[05:28] 📊 MAEB: Massive Audio Embedding Benchmark（MAEB：大规模音频嵌入基准测试）
[06:04] 🤖 World Action Models are Zero-shot Policies（世界行动模型是零样本策略）
[06:44] 🔬 Towards a Science of AI Agent Reliability（迈向AI智能体可靠性的科学）
[07:20] 🧠 MMA: Multimodal Memory Agent（MMA：多模态记忆智能体）
[08:09] 🚀 Optimizing Few-Step Generation with Adaptive Matching Distillation（通过自适应匹配蒸馏优化少步生成）
[08:56] 🧭 Learning Situated Awareness in the Real World（在现实世界中学习情境感知）
[09:28] ⚠ Visual Memory Injection Attacks for Multi-Turn Conversations（面向多轮对话的视觉记忆注入攻击）
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