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OpenClaw快报
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【目录】
本期的 15 篇论文如下：
[] 💃 DanceOPD: On-Policy Generative Field Distillation（DanceOPD：基于策略的生成场蒸馏）
[] 🔍 ViQ: Text-Aligned Visual Quantized Representations at Any Resolution（ViQ：任意分辨率下的文本对齐视觉量化表示）
[] 🎨 Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation（Qwen-Image-Agent：弥合真实世界图像生成中的上下文鸿沟）
[] 🤖 OPID: On-Policy Skill Distillation for Agentic Reinforcement Learning（基于策略的技能蒸馏：面向智能体强化学习的在线学习方法）
[] 🔍 The Verification Horizon: No Silver Bullet for Coding Agent Rewards（验证地平线：编码智能体奖励没有银弹）
[] 🚀 JetSpec: Breaking the Scaling Ceiling of Speculative Decoding with Parallel Tree Drafting（JetSpec：利用并行树草稿打破推测解码的扩展上限）
[] 🛠 Why Multi-Step Tool-Use Reinforcement Learning Collapses and How Supervisory Signals Fix It（为什么多步骤工具使用强化学习会崩溃以及监督信号如何修复它）
[] 🧩 Running the Gauntlet: Re-evaluating the Capabilities of Agents Beyond Familiar Environments（穿越障碍：重新评估智能体在陌生环境之外的能力）
[] 🔍 Confidence-Aware Tool Orchestration for Robust Video Understanding（面向鲁棒视频理解的置信感知工具编排）
[] 🖥 GUI vs. CLI: Execution Bottlenecks in Screen-Only and Skill-Mediated Computer-Use Agents（图形用户界面与命令行界面：纯屏幕操作与技能中介的计算机使用代理中的执行瓶颈）
[] 🤖 In-Context World Modeling for Robotic Control（面向机器人控制的上下文世界建模）
[] 🚀 Fast LeWorldModel（快速潜在世界模型）
[] ☕ CoffeeBench: Benchmarking Long-Horizon LLM Agents in Heterogeneous Multi-Agent Economies（咖啡基准：异构多智能体经济中长周期LLM代理的基准测试）
[] 🧊 PhysiFormer: Learning to Simulate Mechanics in World Space（PhysiFormer：在世界空间中学习模拟力学）
[] 🎲 Discretizing Reward Models（离散化奖励模型）
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