本期的 15 篇论文如下：

[00:26 ] 🌍 Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners（Emu3.5：原生多模态世界模型让AI看懂并预测未来）

[01:04 ] 🤖 Exploring Conditions for Diffusion models in Robotic Control（探索扩散模型在机器人控制中的条件化策略）

[01:42 ] 🎬 Are Video Models Ready as Zero-Shot Reasoners? An Empirical Study with the MME-CoF Benchmark（视频模型已准备好做零样本推理了吗？基于MME-CoF基准的实证研究）

[02:22 ] ⚡ Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture（Kimi线性：一种富有表现力的高效注意力架构）

[02:55 ] 🧮 AMO-Bench: Large Language Models Still Struggle in High School Math Competitions（AMO-Bench：大语言模型在高中数学奥赛级难题前仍举步维艰）

[03:35 ] 🕺 The Quest for Generalizable Motion Generation: Data, Model, and Evaluation（可泛化动作生成之路：数据、模型与评测）

[04:17 ] 🌐 Surfer 2: The Next Generation of Cross-Platform Computer Use Agents（Surfer 2：下一代跨平台计算机使用智能体）

[04:42 ] 🌍 OmniX: From Unified Panoramic Generation and Perception to Graphics-Ready 3D Scenes（OmniX：从统一全景生成与感知到可渲染3D场景）

[05:21 ] 🤝 The Era of Agentic Organization: Learning to Organize with Language Models（智能体组织时代：用语言模型学会协同）

[05:57 ] 🧠 Supervised Reinforcement Learning: From Expert Trajectories to Step-wise Reasoning（监督式强化学习：从专家轨迹到逐步推理）

[06:32 ] 🕹 Can Agent Conquer Web? Exploring the Frontiers of ChatGPT Atlas Agent in Web Games（智能体能征服网络吗？探索 ChatGPT Atlas 在网络游戏中的能力边界）

[07:10 ] 🏥 EHR-R1: A Reasoning-Enhanced Foundational Language Model for Electronic Health Record Analysis（EHR-R1：面向电子健康记录分析的推理增强型基础语言模型）

[07:55 ] 📄 OmniLayout: Enabling Coarse-to-Fine Learning with LLMs for Universal Document Layout Generation（OmniLayout：基于LLM的粗到细通用文档版面生成）

[08:38 ] 🎯 MIRO: MultI-Reward cOnditioned pretraining improves T2I quality and efficiency（MIRO：多奖励条件预训练提升文本到图像生成质量与效率）

[09:09 ] 🤖 Magentic Marketplace: An Open-Source Environment for Studying Agentic Markets（Magentic市集：一个用于研究智能代理市场的开源环境）

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