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0本期的 15 篇论文如下：
00:27 🧠 DeepAgent: A General Reasoning Agent with Scalable Toolsets（DeepAgent：具备可扩展工具集的通用推理智能体）
01:01 🎬 Video-As-Prompt: Unified Semantic Control for Video Generation（视频即提示：统一语义控制的视频生成新范式）
01:35 🔧 From Denoising to Refining: A Corrective Framework for Vision-Language Diffusion Model（从去噪到精修：视觉-语言扩散模型的纠错式生成框架）
02:14 🧩 Sample By Step, Optimize By Chunk: Chunk-Level GRPO For Text-to-Image Generation（逐段采样、分块优化：面向文本到图像生成的块级GRPO方法）
02:51 🧠 A Definition of AGI（AGI的量化定义）
03:23 🧩 Sparser Block-Sparse Attention via Token Permutation（基于Token置换的稀疏块稀疏注意力机制）
04:14 🧭 UI-Ins: Enhancing GUI Grounding with Multi-Perspective Instruction-as-Reasoning（UI-Ins：以“指令即推理”多视角增强GUI定位）
04:57 🧠 Reasoning with Sampling: Your Base Model is Smarter Than You Think（基于采样的推理：你的基础模型比你想象的更聪明）
05:30 🧠 RECALL: REpresentation-aligned Catastrophic-forgetting ALLeviation via Hierarchical Model Merging（RECALL：基于表示对齐的层级模型融合缓解大模型灾难性遗忘）
06:08 📐 Visual Diffusion Models are Geometric Solvers（视觉扩散模型是几何求解器）
06:56 🌍 WorldGrow: Generating Infinite 3D World（无限3D世界生成：WorldGrow）
07:35 🎬 RAPO++: Cross-Stage Prompt Optimization for Text-to-Video Generation via Data Alignment and Test-Time Scaling（RAPO++：面向文生视频的跨阶段提示优化——数据对齐与测试时缩放）
08:14 🔗 Model Merging with Functional Dual Anchors（基于功能双锚点的模型融合方法）
08:49 🧭 Map the Flow: Revealing Hidden Pathways of Information in VideoLLMs（揭示VideoLLM隐藏信息通路：视频语言模型内部流动图谱）
09:34 📊 Document Understanding, Measurement, and Manipulation Using Category Theory（基于范畴论的文档理解、度量与操控）
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