每日论文速递 · Agent & LLM
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查看全文今天这次抓取失败,不硬凑论文。
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查看全文💡 一句话:这篇直接冲着“physical-world agent foundation model”来,核心是把动作相关状态理解、动作转移推理、长程自适应推理做成训练 taxonomy,并开源模型。
💡 一句话:提出 E3(Estimate-Execute-Expand)执行策略,让 agent 先估计最小必要工作量,验证失败再扩展上下文,成功率不掉但 token、文件读取和成本大幅下降。
💡 一句话:把机器人 agent 的 reasoning、memory、tool use、skill execution、multi-stage verification 和 edge-cloud collaboration 抽成一个运行时层,而不是继续只卷低层 VLA policy。
领域
LLM Agent、推理与对齐、多智能体协作、Agent 架构、AI 系统设计与代码生成。
领域
具身智能、Embodied Agents、机器人学习、世界模型、VLA、GUI/Web/环境交互 agent 与物理推理。