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9月11日· 周五
arXiv 论文日报
世界模型与智能体双线升温
今日论文聚焦两条主线：一是世界模型从视觉生成走向可编程、跨视角与测试时引导，机器人规划与3D生成受益明显；二是LLM智能体向科研编排、机器人操控与想法实现审计延伸，同时安全侧出现逻辑漏洞自动检测新范式。
📄 9 篇精选
📈 趋势速览世界模型正从「预测下一帧」转向「可编程控制与跨视角一致性」，DUET-DINO、可编程世界模型、测试时引导图生3D共同指向可控生成；智能体侧，Avatar与Show-Harness把LLM/VLM从对话推向端到端任务执行，IdeaAMBIG则补上想法可复现性审计缺口。
2
IdeaAMBIG: Benchmarking Implementation-Critical Gaps in Research-Idea Specifications
💡 首个审计研究想法能否被忠实实现的基准，直击可复现痛点。
大模型
3
Show-Harness：仅凭VLM智能体即可操控机器人
VLM机器人操控
Show-Harness: Just a VLM Agent Can Play Robots
💡 无需额外训练，VLM智能体经语义接口直接操控机器人。
智能体
4
DUET-DINO: Simultaneous Cross-View World Modeling for Latent Planning in Robot Manipulation
💡 跨视角潜在世界模型同步建模，7自由度操作规划更精准。
机器人
5
用测试时部分观测引导图像到3D生成
测试时引导3D
Guiding Image-to-3D Generation with Test-Time Partial Observations
💡 测试时部分观测引导，免重训提升图生3D几何保真度。
视觉
6
通过自主形式逻辑建模与自动推理攻克应用逻辑漏洞
逻辑漏洞检测
Towards Tackling Application Logic Flaws through Autonomous Formal-Logic Modeling and Automated Reasoning
💡 用LLM自动形式化建模与推理，攻克应用逻辑漏洞检测。
安全对齐
7
BrainTaskonomy: Learning How to Pretrain and What to Transfer in fMRI Foundation Models
💡 用脑区学习关系指导fMRI基础模型预训练与迁移选择。
视觉
8
Avatar：基于LLM的科学工作流自主端到端编排
科学工作流编排
Avatar: Toward Autonomous End-to-End Orchestration of Scientific Workflows using LLMs
💡 LLM智能体自主编排科学工作流，决策策略可插拔。
智能体
9
基于堆叠集成学习的稻米品种精准分类
稻米品种分类
Precision in Rice Variety Classification using Stacking-Based Ensemble Learning
💡 堆叠集成学习按颜色大小纹理精准分类稻米，防掺假。
视觉
生成于 07:41 · 来源 arXiv · AI 编排
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