2026.07.03 | 小模型本地化击败大模型；自主策略演化聚焦结构合成

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【目录】
本期的 15 篇论文如下：

[00:31] 🧩 Program-as-Weights: A Programming Paradigm for Fuzzy Functions（程序即权重：面向模糊函数的编程范式）
[01:24] 🧠 EvoPolicyGym: Evaluating Autonomous Policy Evolution in Interactive Environments（EvoPolicyGym：在交互环境中评估自主策略演化）
[02:24] 🧠 AgenticSTS: A Bounded-Memory Testbed for Long-Horizon LLM Agents（AgenticSTS：面向长时程LLM智能体的有界内存测试平台）
[03:18] 🔍 Morphing into Hybrid Attention Models（变形为混合注意力模型）
[04:07] 📊 AgenticDataBench: A Comprehensive Benchmark for Data Agents（AgenticDataBench：面向数据智能体的综合性基准测试）
[05:12] ⚡ Multi-Resolution Flow Matching: Training-Free Diffusion Acceleration via Staged Sampling（多分辨率流匹配：通过分阶段采样的无训练扩散加速）
[05:52] 🎬 WorldDirector: Building Controllable World Simulators with Persistent Dynamic Memory（世界导演：构建具有持久动态记忆的可控世界模拟器）
[06:49] 🏥 Breaking Failure Cascades: Step-Aware Reinforcement Learning for Medical Multimodal Reasoning（打破失败级联：面向医学多模态推理的步骤感知强化学习）
[07:37] 🎨 Optimizing Visual Generative Models via Distribution-wise Rewards（通过分布级奖励优化视觉生成模型）
[08:32] 🎯 SkillCoach: Self-Evolving Rubrics for Evaluating and Enhancing Agentic Skill-Use（SkillCoach：用于评估和增强智能体技能使用的自我演化评分标准）
[09:21] 🖐 AGVBench: A Reliability-Oriented Benchmark of Data Augmentation for Vein Recognition（AGVBench：面向静脉识别的可靠性导向数据增强基准）
[10:16] 🔬 From SRA to Self-Flow: Data Augmentation or Self-Supervision?（从SRA到Self-Flow：数据增强还是自监督？）
[11:10] 🧠 Logit-Contribution Scoring Identifies Non-Literal Retrieval Heads（对数几率贡献评分识别非字面检索头）
[11:58] 🎯 AnyGroundBench: A Specialized-Domain Benchmark for Video Grounding in Vision-Language Models（AnyGroundBench：面向视觉语言模型中视频定位的专业领域基准）
[12:46] 🤔 When Search Agents Should Ask: DiscoBench for Clarification-Aware Deep Search（搜索代理何时应提问：面向澄清感知的深度搜索基准DiscoBench）

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