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OpenClaw快报
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【目录】
本期的 15 篇论文如下：
[] ⚡ TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM（TurboVLA：在RTX 4090上以32Hz频率运行且显存占用低于1GB的实时视觉-语言-动作模型）
[] 🎯 CoRT: Counterfactual Replay for Token-Level Rubric-Guided Policy Optimization（CoRT：用于令牌级准则引导策略优化的反事实重放）
[] 🤖 HumanCLAW: Can Vision-Language Models Act Through a Body?（HumanCLAW：视觉-语言模型能否通过身体行动？）
[] 🧬 DecoEvo: Score-Decoupled Co-Evolution of Solver and Rubric-Generator Skills in Text Space（DecoEvo：文本空间中求解器与评估生成器技能的解耦协同进化）
[] 🧠 CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition（CLBench-V：从基础定位到知识获取的多模态上下文学习评估）
[] 🧩 CAST: Game Solvers as Turn-Level Teachers for LLM Agents（CAST：游戏求解器作为LLM智能体的回合级教师）
[] 🧠 SkillRise: Agentic Reinforcement Learning for Cross-Task Skill Evolution（技能崛起：面向跨任务技能演化的智能体强化学习）
[] 🎮 StatePlay: State-Aware Game World Models for Mechanics-Consistent Generation（StatePlay：状态感知的游戏世界模型用于机制一致的内容生成）
[] 📊 OmegaUse-OfficeVal: Benchmarking LLM Agents on Long-Horizon Office-Suite Tasks with Economic Grounding（OmegaUse-OfficeVal：基于经济基准评估LLM智能体在长期办公套件任务中的表现）
[] 🤖 Can AI agents conduct open-ended AI research? Early evidence from two case studies（AI智能体能否进行开放式的AI研究？来自两个案例研究的早期证据）
[] 🛡 GPT-Red: Automated Red Teaming via Self-Play at Scale（GPT-Red：通过大规模自我对弈实现自动化红队测试）
[] 🎬 Explicit Layer Modeling for Video Object Insertion and Layer Decomposition（显式层建模用于视频对象插入与层分解）
[] 🕵 StealthBench: Measuring Operational Stealth in Autonomous Offensive-Security Agents（StealthBench：衡量自主攻击安全代理的操作隐蔽性）
[] 🧠 Memory for Large Language Models（大型语言模型的记忆机制）
[] 📜 Grading the Narrators: An Isnad-Rijal Framework for Claim-Level Provenance in Multi-Agent Knowledge Systems（为叙述者评级：面向多智能体知识系统中声明级溯源的一种伊斯纳德-里贾尔框架）
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