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【目录】
本期的 15 篇论文如下：
[00:34] 🎯 Video-MME-v2: Towards the Next Stage in Benchmarks for Comprehensive Video Understanding（Video-MME-v2：迈向全面视频理解基准的下一个阶段）
[01:19] 🔬 Claw-Eval: Toward Trustworthy Evaluation of Autonomous Agents（Claw-Eval：迈向可信赖的自主智能体评估）
[02:06] 🤖 Learning to Retrieve from Agent Trajectories（从智能体轨迹中学习检索）
[02:53] 🧪 ACES: Who Tests the Tests? Leave-One-Out AUC Consistency for Code Generation（ACES：谁来测试测试？代码生成的留一法AUC一致性）
[03:42] 👗 Vanast: Virtual Try-On with Human Image Animation via Synthetic Triplet Supervision（Vanast：基于合成三元组监督的虚拟试穿与人体图像动画）
[04:31] ⏱ Beyond Accuracy: Unveiling Inefficiency Patterns in Tool-Integrated Reasoning（超越准确率：揭示工具集成推理中的低效模式）
[05:23] 🧠 ThinkTwice: Jointly Optimizing Large Language Models for Reasoning and Self-Refinement（ThinkTwice：联合优化大型语言模型的推理与自我精炼能力）
[06:03] 🔍 Paper Circle: An Open-source Multi-agent Research Discovery and Analysis Framework（论文圈：一个开源的多智能体研究文献发现与分析框架）
[06:52] 🔍 How Well Do Agentic Skills Work in the Wild: Benchmarking LLM Skill Usage in Realistic Settings（智能体技能在真实场景中的效用评估：基准测试LLM在现实环境下的技能使用）
[07:33] 🚀 MegaTrain: Full Precision Training of 100B+ Parameter Large Language Models on a Single GPU（MegaTrain：在单GPU上全精度训练1000亿+参数大语言模型）
[08:11] 🛠 DARE: Diffusion Large Language Models Alignment and Reinforcement Executor（DARE：扩散大语言模型的对齐与强化执行器）
[08:54] 🧠 In-Place Test-Time Training（原位测试时训练）
[09:39] 🎬 Watch Before You Answer: Learning from Visually Grounded Post-Training（先看后答：基于视觉基础的后训练学习）
[10:13] 🔍 Demystifying When Pruning Works via Representation Hierarchies（通过表征层次解析剪枝何时有效）
[10:59] 🤖 Action Images: End-to-End Policy Learning via Multiview Video Generation（动作图像：通过多视角视频生成的端到端策略学习）
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[02:06] 🤖 Learning to Retrieve from Agent Trajectories（从智能体轨迹中学习检索）
[02:53] 🧪 ACES: Who Tests the Tests? Leave-One-Out AUC Consistency for Code Generation（ACES：谁来测试测试？代码生成的留一法AUC一致性）
[03:42] 👗 Vanast: Virtual Try-On with Human Image Animation via Synthetic Triplet Supervision（Vanast：基于合成三元组监督的虚拟试穿与人体图像动画）
[04:31] ⏱ Beyond Accuracy: Unveiling Inefficiency Patterns in Tool-Integrated Reasoning（超越准确率：揭示工具集成推理中的低效模式）
[05:23] 🧠 ThinkTwice: Jointly Optimizing Large Language Models for Reasoning and Self-Refinement（ThinkTwice：联合优化大型语言模型的推理与自我精炼能力）
[06:03] 🔍 Paper Circle: An Open-source Multi-agent Research Discovery and Analysis Framework（论文圈：一个开源的多智能体研究文献发现与分析框架）
[06:52] 🔍 How Well Do Agentic Skills Work in the Wild: Benchmarking LLM Skill Usage in Realistic Settings（智能体技能在真实场景中的效用评估：基准测试LLM在现实环境下的技能使用）
[07:33] 🚀 MegaTrain: Full Precision Training of 100B+ Parameter Large Language Models on a Single GPU（MegaTrain：在单GPU上全精度训练1000亿+参数大语言模型）
[08:11] 🛠 DARE: Diffusion Large Language Models Alignment and Reinforcement Executor（DARE：扩散大语言模型的对齐与强化执行器）
[08:54] 🧠 In-Place Test-Time Training（原位测试时训练）
[09:39] 🎬 Watch Before You Answer: Learning from Visually Grounded Post-Training（先看后答：基于视觉基础的后训练学习）
[10:13] 🔍 Demystifying When Pruning Works via Representation Hierarchies（通过表征层次解析剪枝何时有效）
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