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0本期的 15 篇论文如下：
00:25 🧠 General Agentic Memory Via Deep Research（通过深度研究的通用代理记忆）
00:52 🧪 AutoEnv: Automated Environments for Measuring Cross-Environment Agent Learning（AutoEnv：用于跨环境智能体学习的自动化环境测量）
01:24 🤖 Computer-Use Agents as Judges for Generative User Interface（以计算机使用代理作为生成式用户界面的评判者）
01:55 🎨 DeCo: Frequency-Decoupled Pixel Diffusion for End-to-End Image Generation（DeCo：用于端到端图像生成的频率解耦像素扩散）
02:24 🎨 UltraFlux: Data-Model Co-Design for High-quality Native 4K Text-to-Image Generation across Diverse Aspect Ratios（UltraFlux：面向高质量原生4K文本到图像跨多样宽高比的数据-模型协同设计）
03:10 🔍 DR Tulu: Reinforcement Learning with Evolving Rubrics for Deep Research（DR Tulu：基于演化评分标准的深度研究强化学习）
03:46 🎬 In-Video Instructions: Visual Signals as Generative Control（视频内指令：视觉信号作为生成控制）
04:24 📊 Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scaling（预算感知的工具使用实现有效的智能体扩展）
05:12 🎬 Plan-X: Instruct Video Generation via Semantic Planning（Plan-X：通过语义规划指导视频生成）
05:54 🧪 M3-Bench: Multi-Modal, Multi-Hop, Multi-Threaded Tool-Using MLLM Agent Benchmark（M3-Bench：多模态、多跳、多线程工具使用MLLM智能体基准）
06:25 🤖 Multi-Agent Deep Research: Training Multi-Agent Systems with M-GRPO（多智能体深度研究：使用M-GRPO训练多智能体系统）
07:24 🎬 HunyuanVideo 1.5 Technical Report（混元视频1.5技术报告）
07:56 🧠 Chain-of-Visual-Thought: Teaching VLMs to See and Think Better with Continuous Visual Tokens（视觉思维链：通过连续视觉标记教导视觉语言模型更好地观察与思考）
08:36 🧠 MIST: Mutual Information Via Supervised Training（MIST：通过监督训练实现互信息估计）
09:07 🎨 Controllable Layer Decomposition for Reversible Multi-Layer Image Generation（可控层分解用于可逆多层图像生成）
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