论文活了：Nature推出Paper2Agent

Paper2Agent把论文、代码和数据变成可对话、能执行、会协作的“虚拟通讯作者”。

深度专题 FEATURES — 3

PAPER HF 7

ModAR 把机器人未来拆成运动、语义和几何再规划动作，RGB 不再是唯一答案。

PAPER H 6

推测解码丢掉的并非全是废料：回收被拒绝分支的内部状态，可让下一轮草稿猜得更准。

PAPER H 11

同一模型文字懂物理，视频却不照做：跨模态一致性比画面逼真更难。

速览 BRIEFS — 8

PAPER

AgentKV按推理、行动和工具返回分阶段留缓存，避免长流程Agent把稍后仍有用的信息过早清掉。

PAPER

只缓存“内容”，索引随用随算：GVA以计算换内存，缓存缩小约一半。

H 2 · HF 64

PAPER

把提示片段排对顺序，就能让更多请求共享“草稿”，少做17%—36%的预填充计算。

PAPER

BPO用Bellman方程改写训练目标，不训练critic也能追踪整段推理的长期价值。

PAPER

ShieldVLA先判断机器人能否安全行动，再决定继续任务还是转入避险。

H 5

PAPER

AthenaZero用低惯量双臂挑战高速抛接，让机器人本体追上动态操作策略。

PAPER

先证明候选动作确实比不动更好，再让世界模型执行。

H 4

PAPER

同一模型全精度时安分，量化部署后却可能触发恶意工具调用。