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      <title>DeepRead</title>
      <link>https://kendrick-stein.github.io/MCISLAB_DeepRead</link>
      <description>Last 10 notes on DeepRead</description>
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    <title>ReadPaperMachine</title>
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    <description><![CDATA[ A research knowledge management system for AI-assisted paper reading, note-taking, and research ideation. Inspired by MindFlow. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:17 GMT</pubDate>
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    <title>Topics</title>
    <link>https://kendrick-stein.github.io/MCISLAB_DeepRead/Topics/</link>
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    <description><![CDATA[ 研究主题 Topics/ 只维护跨论文、可持续增量更新的 canonical survey；一次性报告与项目提案放在 Reports/。 2026-07-23 升级：GUI 主报告重构为 12 节完整 CUA-Survey（180 篇）。2026-07-24 清理：GUIAgent-Survey 及 4 份 merged redirect（AgentEnvironment / AgentRuntimePrimitives / RealWorldGUIAgent-Reliability / AgenticRL）删除，全库链接已改指 CUA-Survey。2026-08-20 新增跨域算法切面 S... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:17 GMT</pubDate>
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    <title>World Model Survey</title>
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    <description><![CDATA[ Overview World Model 是 AI Agent 的环境建模能力——预测行动后果、模拟状态转移、支持 counterfactual planning。从 MBRL 的 transition model 到 Video Generation 的 action-conditioned prediction，再到 GUI/Web Agent 的 environment simulator，不同社区对”world model”有不同理解。 核心洞察：2604-AgenticWorldModel Survey 提出的 “Levels × Laws” taxonomy 是当前最系统的框架： ... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:17 GMT</pubDate>
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    <title>Deep Research / Information-Seeking Agent 专题</title>
    <link>https://kendrick-stein.github.io/MCISLAB_DeepRead/Topics/WebAgent-Survey</link>
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    <description><![CDATA[ Deep Research / Information-Seeking Agent 专题 Overview Deep Research Agent 的核心任务是持续检索、验证并综合开放网络信息，而不是通过 GUI state transition 完成事务性操作。 原 Web Agent survey 中的 DOM/screenshot observation、web navigation、browser action、web environment、rollback、live execution 与 prompt injection 已并入 CUA-Survey。本专题只保留 BrowseC... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:17 GMT</pubDate>
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    <title>Vision-Language Navigation Survey</title>
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    <description><![CDATA[ 系统梳理 VLN 四条主流技术路线（graph-based、streaming VLA、zero-shot MLLM with EWR、GRPO-based RFT）及其性能对比、benchmark 格局与 open problems；作为 VLN DomainMap 的 delta 报告，重点覆盖 2025–2026 的新进展 ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:17 GMT</pubDate>
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    <title>VLM Survey</title>
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    <description><![CDATA[ Overview Vision Language Model (VLM) / Multimodal Large Language Model (MLLM) 是当前 AI 研究中最活跃的方向之一，旨在让模型同时理解视觉和语言信息，实现跨模态的推理、问答、生成和决策能力。自 2023 年以来，该领域经历了从单一图文匹配到复杂多模态推理、从闭源系统到开源生态、从纯理解到理解-生成统一的快速演进。 核心挑战：VLM 面临三大关键瓶颈： 视觉表征与语言对齐：如何让视觉编码器的输出与 LLM 的语义空间有效对齐，实现细粒度的图文理解（尤其是文本密集场景如文档、GUI） 分辨率与细节感知：传统 VLM 使用... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:17 GMT</pubDate>
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    <title>Vision-Language-Action Models</title>
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    <description><![CDATA[ 从 2022 RT-1 到 2026 π0.7 / GEN-1 的 VLA 全景——按 action 表示与 data recipe 双轴组织，覆盖 AR token / 连续 flow matching / hierarchical / latent / reasoning-augmented / hybrid / world-model-conditioned / RL-post-trained 八类技术路线，重点分析 scaling law、cross-embodiment 统一、real-world RL、reasoning-action 融合、data engine 工学术分化等前沿议题 ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:16 GMT</pubDate>
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    <title>Step-Level Credit Assignment：从 trajectory-level reward 反推步级监督</title>
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    <description><![CDATA[ Overview 从 trajectory-level 的 0/1 reward 反推步级监督，实质上是在两个不同的问题之间做选择——哪一步重要，和哪一步对。 区分这一族方法的三条轴： 打分信号从哪来：语义判据 / prefix rollout 估值 / 终局回溯 / log-likelihood ratio / 外部 critic / 轨迹间结构对比。信号来源决定标注成本，也决定失效模式。 信号衡量的是什么：与目标的相关性、前缀的价值、该步的正确性、模型对该步的可学性。四者常被混用为同一个”step score”。 信号如何被消费：SFT 阶段的 loss mask 与 token 加权，还... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:16 GMT</pubDate>
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    <title>Self-Evolving and Self-Improving Agents: A Unified Survey of Evolution Targets, Feedback, Gating, and Safety</title>
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    <description><![CDATA[  版本说明（2026-07-29） 本文在 07-24 版四路线综述基础上按 12 节完整目录重排，并入本轮独立核验的 20 篇一手论文（recursive self-improvement 谱系、负性结果、env/multi-agent 协同演化、operation-level memory、gate 家族、安全威胁模型）。所有进入正文的 benchmark 数字与机制主张均标注 grounding，边界见 Key Evidence Matrix。 Self-Evolving and Self-Improving Agents: A Unified Survey 1. ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:16 GMT</pubDate>
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    <title>Hyperbolic Manifold Survey</title>
    <link>https://kendrick-stein.github.io/MCISLAB_DeepRead/Topics/HyperbolicManifold-Survey</link>
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    <description><![CDATA[ Overview Hyperbolic Geometry 与 Manifold Learning 将深度学习扩展到 curved spaces，利用非欧几何的特性处理 hierarchical data、scale-free networks、constrained optimization。核心洞察：hyperbolic space 的 volume 随半径指数增长 ≈ tree/hierarchy 的结构特性。 核心理论： Poincaré Ball Model: 常用 hyperbolic space 表示，边界处距离趋于无穷 Lorentz Model: 另一种表示，计算更稳定 Rie... ]]></description>
    <pubDate>Thu, 20 Aug 2026 07:02:16 GMT</pubDate>
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