2026.07.30 | TurboVLA实现消费级显卡实时操控；CoRT精细化信用分配提升指令遵循。

【赞助商】 OpenClaw快报 每天五分钟，听听 OpenClaw 快报，带你了解最新动态和业内讨论 传送门 https://www.xiaoyuzhoufm.com/podcast/6a1732a2dffa135d0ab5ef43 【目录】 本期的 15 篇论文如下： [00:33] ⚡ TurboVLA: Real-Time Vision-Language-Action Model at 32 Hz on an RTX 4090 with <1 GB VRAM（TurboVLA：在RTX 4090上以32Hz频率运行且显存占用低于1GB的实时视觉-语言-动作模型） [01:36] 🎯 CoRT: Counterfactual Replay for Token-Level Rubric-Guided Policy Optimization（CoRT：用于令牌级准则引导策略优化的反事实重放） [02:31] 🤖 HumanCLAW: Can Vision-Language Models Act Through a Body?（HumanCLAW：视觉-语言模型能否通过身体行动？） [03:41] 🧬 DecoEvo: Score-Decoupled Co-Evolution of Solver and Rubric-Generator Skills in Text Space（DecoEvo：文本空间中求解器与评估生成器技能的解耦协同进化） [04:39] 🧠 CLBench-V: Evaluating Multimodal Context Learning from Grounding to Knowledge Acquisition（CLBench-V：从基础定位到知识获取的多模态上下文学习评估） [05:32] 🧩 CAST: Game Solvers as Turn-Level Teachers for LLM Agents（CAST：游戏求解器作为LLM智能体的回合级教师） [06:28] 🧠 SkillRise: Agentic Reinforcement Learning for Cross-Task Skill Evolution（技能崛起：面向跨任务技能演化的智能体强化学习） [07:18] 🎮 StatePlay: State-Aware Game World Models for Mechanics-Consistent Generation（StatePlay：状态感知的游戏世界模型用于机制一致的内容生成） [08:05] 📊 OmegaUse-OfficeVal: Benchmarking LLM Agents on Long-Horizon Office-Suite Tasks with Economic Grounding（OmegaUse-OfficeVal：基于经济基准评估LLM智能体在长期办公套件任务中的表现） [09:08] 🤖 Can AI agents conduct open-ended AI research? Early evidence from two case studies（AI智能体能否进行开放式的AI研究？来自两个案例研究的早期证据） [10:04] 🛡 GPT-Red: Automated Red Teaming via Self-Play at Scale（GPT-Red：通过大规模自我对弈实现自动化红队测试） [11:04] 🎬 Explicit Layer Modeling for Video Object Insertion and Layer Decomposition（显式层建模用于视频对象插入与层分解） [12:01] 🕵 StealthBench: Measuring Operational Stealth in Autonomous Offensive-Security Agents（StealthBench：衡量自主攻击安全代理的操作隐蔽性） [12:54] 🧠 Memory for Large Language Models（大型语言模型的记忆机制） [13:48] 📜 Grading the Narrators: An Isnad-Rijal Framework for Claim-Level Provenance in Multi-Agent Knowledge Systems（为叙述者评级：面向多智能体知识系统中声明级溯源的一种伊斯纳德-里贾尔框架） 【关注我们】 您还可以在以下平台找到我们，获得播客内容以外更多信息 小红书: AI速递 在小宇宙查看该单集文稿