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领域2

已发布速递85

论文条目629

arXiv 链接444

最新日期2026-07-10

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最新速递

Agent & LLM2026年7月10日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：把 proactive agent 放进 live Docker 环境，用 400 个双语真实任务和 step-by-step checkpoint 评估“工具使用、探索、长上下文、多模态、跨平台协调”。

arXiv:2607.08768arXiv:2607.08662arXiv:2607.08716arXiv:2607.08028+4

Embodied Agents & World Models2026年7月10日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：把 frozen VLA 当成可重试的 contact-rich primitive，再用 LLM/code-agent 式 planner、execution trace memory、failure model 做语义重定位和失败恢复。

arXiv:2607.08448arXiv:2607.07820arXiv:2607.08147arXiv:2607.06537+4

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Embodied Agents & World Models2026年7月10日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：把 frozen VLA 当成可重试的 contact-rich primitive，再用 LLM/code-agent 式 planner、execution trace memory、failure model 做语义重定位和失败恢复。

arXiv:2607.08448arXiv:2607.07820arXiv:2607.08147arXiv:2607.06537+4

Agent & LLM2026年7月10日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：把 proactive agent 放进 live Docker 环境，用 400 个双语真实任务和 step-by-step checkpoint 评估“工具使用、探索、长上下文、多模态、跨平台协调”。

arXiv:2607.08768arXiv:2607.08662arXiv:2607.08716arXiv:2607.08028+4

Embodied Agents & World Models2026年7月9日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：把 LLM 规划从“同步问答”改成多时间尺度异步循环，用 Skill Kernel、调度器、抢占/恢复、speculative skill streaming 来管理真实机器人身体。

arXiv:2607.05482arXiv:2607.05377arXiv:2607.00502arXiv:2607.07287+4

Agent & LLM2026年7月9日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：把 Agent 执行 trace 先按失败模式去重，再用依赖图定位真正导致失败的步骤，避免拿一坨无关上下文做反思优化。

arXiv:2607.07702arXiv:2607.07676arXiv:2607.07666arXiv:2607.07405+4

Embodied Agents & World Models2026年7月8日

每日论文速递 · Embodied Agents & World Models

💡 一句话：把 LLM-based embodied planning 从“同步请求-响应”改成多时间尺度的异步 runtime，让 agent 可以边执行、边规划、边处理并发目标。

arXiv:2607.05482arXiv:2607.06501arXiv:2607.06256arXiv:2607.05377+4

Agent & LLM2026年7月8日

每日论文速递 · Agent & LLM

💡 一句话：把多 Agent 并行证明搜索的中间结论组织成 shared fact graph，让主 Agent 负责规划协调、worker Agent 负责局部推进。

arXiv:2607.06447arXiv:2607.06273arXiv:2607.05483arXiv:2607.05482+4

领域

Agent & LLM

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。

本领域归档

2026年7月10日

2026-07-10 09:01 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把 proactive agent 放进 live Docker 环境，用 400 个双语真实任务和 step-by-step checkpoint 评估“工具使用、探索、长上下文、多模态、跨平台协调”。 8 篇

2026年7月9日

2026-07-09 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把 Agent 执行 trace 先按失败模式去重，再用依赖图定位真正导致失败的步骤，避免拿一坨无关上下文做反思优化。 8 篇

2026年7月8日

2026-07-08 09:01 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把多 Agent 并行证明搜索的中间结论组织成 shared fact graph，让主 Agent 负责规划协调、worker Agent 负责局部推进。 8 篇

2026年7月7日

2026-07-07 09:01 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把“模型打分”升级成可缩放的连续验证信号，用来判断 agent 输出、任务进度、代码任务和 RL 反馈是否靠谱。 8 篇

2026年7月6日

2026-07-06 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把 agent 程序里的 agents、prompts、tools、memory、handoff 关系抽成 Agent Dependency Graph，用来做 BOM、风险分析和治理。 8 篇

2026年7月5日

2026-07-05 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把 Agent 的任务拆解、依赖、并行执行、失败定位都显式建成 DAG，不再靠一坨 textual trajectory 硬撑。 8 篇

2026年7月4日

2026-07-04 09:03 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：这篇把 MCP/A2A/ACP 等协议逐项拆开，结论很硬：它们解决的是工具调用和消息交换，不解决投票、异议保留、审计回放、人类升级这类“组织治理”。 8 篇

2026年7月3日

2026-07-03 09:03 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：把 agent、prompt、tool、memory、handoff、model 调用抽成统一的 Agent Dependency Graph，用来做 Agent BOM、风险路径分析和治理。 8 篇

2026年7月2日

2026-07-02 09:03 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：它把“写什么记忆、什么时候取、怎么组织”从 prompt trick 变成可训练能力，长程任务性能提升 2-4x。 8 篇

2026年7月1日

2026-07-01 09:02 每日论文速递 · Agent & LLM💡 一句话：提出一个不用完整训练、直接评估 agent 中间步骤监督信号质量的 testbed，专门解决 long-horizon agent reward 太稀疏的问题。 8 篇

领域

Embodied Agents & World Models

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。

本领域归档

2026年7月10日

2026-07-10 09:11 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 frozen VLA 当成可重试的 contact-rich primitive，再用 LLM/code-agent 式 planner、execution trace memory、failure model 做语义重定位和失败恢复。 8 篇

2026年7月9日

2026-07-09 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 LLM 规划从“同步问答”改成多时间尺度异步循环，用 Skill Kernel、调度器、抢占/恢复、speculative skill streaming 来管理真实机器人身体。 8 篇

2026年7月8日

2026-07-08 09:12 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 LLM-based embodied planning 从“同步请求-响应”改成多时间尺度的异步 runtime，让 agent 可以边执行、边规划、边处理并发目标。 8 篇

2026年7月7日

2026-07-07 09:12 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把高层 VLM planning 和低层 VLA execution 用 32 个标准 skill primitives 对齐，重点解决“语义计划”和“可执行动作”之间断层。 8 篇

2026年7月6日

2026-07-06 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 Code-as-Policy agent 放进可交互机器人操作环境里测，核心发现是多轮执行反馈、视觉差分、自动 skill synthesis、verifiable reward 能显著提升 embodied coding agent 的可靠性。 8 篇

2026年7月5日

2026-07-05 09:12 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把语言指令转成 skill graph，并用 3D spatial memory、资源调度、执行监控和 runtime feedback 做真实机器人闭环。 8 篇

2026年7月4日

2026-07-04 09:14 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 embodied agent 拆成 typed graph 里的 perception / memory / planning / action 节点，让系统自动搜索更好的 agent 架构，而不是靠研究员手调模块连接。 8 篇

2026年7月3日

2026-07-03 09:14 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：把 GUI agent 的执行过程拆成“全局指令摘要 + 子目标进度 + action verifier”，用外部 task-state wrapper 减少长程任务里的遗忘、幻觉和重复操作。 8 篇

2026年7月2日

2026-07-02 09:13 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：系统评估 MLLM agent 在视觉具身环境里的协作、通信、抗噪和探索能力，重点不是单 agent 成绩，而是多 agent 如何共同完成环境任务。 8 篇

2026年7月1日

2026-07-01 09:12 每日论文速递 · Embodied Agents & World Models💡 一句话：这篇不是又一个单体机器人 benchmark，而是专门看多个 multimodal embodied agents 在真实视觉环境里怎么沟通、分工、协作，以及协作复杂度什么时候反噬任务完成。 8 篇