时长：
7分钟
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62
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2周前
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简介...
本期的 15 篇论文如下：
[00:23] 🔬 CMPhysBench: A Benchmark for Evaluating Large Language Models in Condensed Matter Physics（CMPhysBench：用于评估凝聚态物理中大语言模型的基准测试）
[00:57] 🌳 TreePO: Bridging the Gap of Policy Optimization and Efficacy and Inference Efficiency with Heuristic Tree-based Modeling（TreePO: 通过启发式树建模弥合策略优化与效果和推理效率之间的差距）
[01:21] 🗣 VibeVoice Technical Report（VibeVoice技术报告）
[01:45] 🔨 VoxHammer: Training-Free Precise and Coherent 3D Editing in Native 3D Space（VoxHammer：在原生3D空间中无需训练的精确连贯3D编辑）
[02:13] 💡 Spacer: Towards Engineered Scientific Inspiration（Spacer：迈向工程化的科学灵感）
[02:45] 🧠 OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation（OmniHuman-1.5：通过认知模拟为数字人注入活跃思维）
[03:10] 🧠 UltraMemV2: Memory Networks Scaling to 120B Parameters with Superior Long-Context Learning（UltraMemV2：扩展至1200亿参数的具有卓越长上下文学习能力的记忆网络）
[03:36] ⚡ Pixie: Fast and Generalizable Supervised Learning of 3D Physics from Pixels（Pixie: 从像素中快速且可泛化的3D物理监督学习）
[04:04] 🎥 Autoregressive Universal Video Segmentation Model（自回归通用视频分割模型）
[04:30] 🎬 Wan-S2V: Audio-Driven Cinematic Video Generation（Wan-S2V：音频驱动的电影级视频生成）
[04:56] 🎬 CineScale: Free Lunch in High-Resolution Cinematic Visual Generation（CineScale：高分辨率电影视觉生成中的免费午餐）
[05:22] 🔷 FastMesh:Efficient Artistic Mesh Generation via Component Decoupling（FastMesh: 通过组件解耦实现高效艺术网格生成）
[05:45] 📊 ReportBench: Evaluating Deep Research Agents via Academic Survey Tasks（ReportBench：通过学术调查任务评估深度研究代理）
[06:13] 🧠 ThinkDial: An Open Recipe for Controlling Reasoning Effort in Large Language Models（ThinkDial：一种控制大型语言模型推理努力的开源方法）
[06:42] 🧠 MovieCORE: COgnitive REasoning in Movies（MovieCORE：电影中的认知推理）
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小红书: AI速递
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[00:57] 🌳 TreePO: Bridging the Gap of Policy Optimization and Efficacy and Inference Efficiency with Heuristic Tree-based Modeling（TreePO: 通过启发式树建模弥合策略优化与效果和推理效率之间的差距）
[01:21] 🗣 VibeVoice Technical Report（VibeVoice技术报告）
[01:45] 🔨 VoxHammer: Training-Free Precise and Coherent 3D Editing in Native 3D Space（VoxHammer：在原生3D空间中无需训练的精确连贯3D编辑）
[02:13] 💡 Spacer: Towards Engineered Scientific Inspiration（Spacer：迈向工程化的科学灵感）
[02:45] 🧠 OmniHuman-1.5: Instilling an Active Mind in Avatars via Cognitive Simulation（OmniHuman-1.5：通过认知模拟为数字人注入活跃思维）
[03:10] 🧠 UltraMemV2: Memory Networks Scaling to 120B Parameters with Superior Long-Context Learning（UltraMemV2：扩展至1200亿参数的具有卓越长上下文学习能力的记忆网络）
[03:36] ⚡ Pixie: Fast and Generalizable Supervised Learning of 3D Physics from Pixels（Pixie: 从像素中快速且可泛化的3D物理监督学习）
[04:04] 🎥 Autoregressive Universal Video Segmentation Model（自回归通用视频分割模型）
[04:30] 🎬 Wan-S2V: Audio-Driven Cinematic Video Generation（Wan-S2V：音频驱动的电影级视频生成）
[04:56] 🎬 CineScale: Free Lunch in High-Resolution Cinematic Visual Generation（CineScale：高分辨率电影视觉生成中的免费午餐）
[05:22] 🔷 FastMesh:Efficient Artistic Mesh Generation via Component Decoupling（FastMesh: 通过组件解耦实现高效艺术网格生成）
[05:45] 📊 ReportBench: Evaluating Deep Research Agents via Academic Survey Tasks（ReportBench：通过学术调查任务评估深度研究代理）
[06:13] 🧠 ThinkDial: An Open Recipe for Controlling Reasoning Effort in Large Language Models（ThinkDial：一种控制大型语言模型推理努力的开源方法）
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