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OpenClaw快报
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【目录】
本期的 15 篇论文如下：
00:30 🔄 Macaron-V1: Towards Open Continual Learning with Self-Improvement and Mixture-of-LoRA（Macaron-V1：迈向具备自我改进和LoRA混合的开放持续学习）
01:24 🔧 SWE-Bench ProMax: Benchmarking Agents on Large-Scale Multilingual Code Refactoring（SWE-Bench ProMax：面向大规模多语言代码重构的智能体基准评测）
02:21 🐍 Ouroboros: A Self-Developing Frontier Coding Agent with Reviewed Core Evolution（Ouroboros：通过核心评审进化实现自我发展的前沿编程智能体）
03:31 🧠 BDH-CQ: In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning（BDH-CQ：基于循环潜在推理的上下文学习）
04:13 🧠 Agent Memory Distillation: Empowering Small LLM Agents with Hierarchical Teacher Memory（智能体记忆蒸馏：利用分层教师记忆赋能小型大语言模型智能体）
05:11 🧠 Motif 3: Technical Report（Motif 3：技术报告）
05:59 🔬 Sci-VBench: Evaluating Knowledge- and Reasoning-Intensive Video Generation in Science Domains（Sci-VBench：评估科学领域中知识与推理密集型视频生成）
06:49 🖼 What to Edit Next: Visually Aligned Image-Editing Follow-Up Suggestions in Conversational Systems（下一步编辑什么：对话系统中的视觉对齐图像编辑后续建议）
07:53 🎯 SPOT: Sparse Probing and Outcome Calibration for On-Policy Distillation（SPOT：面向同策略蒸馏的稀疏探测与结果校准）
08:58 ⚡ OasisKV: Scaling In-Decode KV Cache Beyond HBM with Lookahead Sparse Prefetching（OasisKV：通过前瞻稀疏预取将解码期KV缓存扩展到HBM之外）
09:49 🧠 RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States（RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱）
10:43 🔍 Evidence-RL: Towards Evidence-intensive Visual Reasoning（证据强化学习：迈向证据密集型视觉推理）
11:42 🧠 Scaling Inherently Interpretable Language Models（扩展内在可解释的语言模型）
12:40 🧬 Evo-Bench: Can Language Models Improve Agent Harness?（Evo-Bench：语言模型能否改进智能体运行框架？）
13:40 🔓 Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs（从专有大语言模型API中窃取推理轨迹）
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