本期的 15 篇论文如下：

[00:26] 🌐 OmniGen: Unified Image Generation（OmniGen：统一图像生成）

[01:02] 🌐 NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs（NVLM：开放前沿类多模态大语言模型）

[01:41] 🔍 Fine-Tuning Image-Conditional Diffusion Models is Easier than You Think（微调图像条件扩散模型比你想象的更容易）

[02:15] 🌐 Phidias: A Generative Model for Creating 3D Content from Text, Image, and 3D Conditions with Reference-Augmented Diffusion（Phidias：一种利用参考增强扩散从文本、图像和3D条件生成3D内容的生成模型）

[02:59] 🎥 OSV: One Step is Enough for High-Quality Image to Video Generation（OSV：一步生成高质量图像到视频）

[03:38] 🤖 On the limits of agency in agent-based models（基于代理模型的代理限制研究）

[04:17] 🔍 Promptriever: Instruction-Trained Retrievers Can Be Prompted Like Language Models（提示检索器：指令训练的检索器可以像语言模型一样被提示）

[04:52] 📊 A Comprehensive Evaluation of Quantized Instruction-Tuned Large Language Models: An Experimental Analysis up to 405B（量化指令调优大型语言模型的综合评估：一项高达405B参数的实验分析）

[05:38] 🎵 EzAudio: Enhancing Text-to-Audio Generation with Efficient Diffusion Transformer（EzAudio：利用高效扩散Transformer增强文本到音频生成）

[06:21] 🤖 Agile Continuous Jumping in Discontinuous Terrains（不连续地形中的敏捷连续跳跃）

[07:01] 🌐 SplatFields: Neural Gaussian Splats for Sparse 3D and 4D Reconstruction（SplatFields: 用于稀疏3D和4D重建的神经高斯Splats）

[07:34] 📈 Single-Layer Learnable Activation for Implicit Neural Representation (SL$^{2}$A-INR)（单层可学习激活函数用于隐式神经表示）

[08:11] 📈 Implicit Neural Representations with Fourier Kolmogorov-Arnold Networks（基于傅里叶科尔莫戈罗夫-阿诺德网络的隐式神经表示）

[08:53] 🎵 PDMX: A Large-Scale Public Domain MusicXML Dataset for Symbolic Music Processing（PDMX：用于符号音乐处理的大规模公共领域MusicXML数据集）

[09:38] 🔍 Measuring and Enhancing Trustworthiness of LLMs in RAG through Grounded Attributions and Learning to Refuse（通过基于属性的归因和学习拒绝来衡量和增强RAG中LLM的可信度）

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