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【目录】
本期的 10 篇论文如下：
[00:40] ⚖ VESPO: Variational Sequence-Level Soft Policy Optimization for Stable Off-Policy LLM Training（VESPO：用于稳定离策略LLM训练的变分序列级软策略优化）
[01:45] 💭 Does Your Reasoning Model Implicitly Know When to Stop Thinking?（你的推理模型是否隐含地知道何时停止思考？）
[02:44] 🎮 Generated Reality: Human-centric World Simulation using Interactive Video Generation with Hand and Camera Control（生成现实：基于交互式视频生成与手部和相机控制的人本世界模拟）
[03:24] 🤖 EgoPush: Learning End-to-End Egocentric Multi-Object Rearrangement for Mobile Robots（EgoPush：面向移动机器人的端到端自我中心多物体重排学习）
[04:11] 🤖 SARAH: Spatially Aware Real-time Agentic Humans（SARAH：具备空间感知能力的实时拟人化智能体）
[05:05] 🎬 VidEoMT: Your ViT is Secretly Also a Video Segmentation Model（VidEoMT：你的ViT模型暗中也是一个视频分割模型）
[05:51] ✂ Sink-Aware Pruning for Diffusion Language Models（面向扩散语言模型的汇点感知剪枝）
[06:36] 🎯 Selective Training for Large Vision Language Models via Visual Information Gain（基于视觉信息增益的大型视觉语言模型选择性训练）
[07:18] 🧮 DeepVision-103K: A Visually Diverse, Broad-Coverage, and Verifiable Mathematical Dataset for Multimodal Reasoning（DeepVision-103K：一个视觉多样、覆盖广泛且可验证的多模态推理数学数据集）
[08:16] 🤖 Learning Smooth Time-Varying Linear Policies with an Action Jacobian Penalty（通过动作雅可比惩罚学习平滑时变线性策略）
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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
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[05:51] ✂ Sink-Aware Pruning for Diffusion Language Models（面向扩散语言模型的汇点感知剪枝）
[06:36] 🎯 Selective Training for Large Vision Language Models via Visual Information Gain（基于视觉信息增益的大型视觉语言模型选择性训练）
[07:18] 🧮 DeepVision-103K: A Visually Diverse, Broad-Coverage, and Verifiable Mathematical Dataset for Multimodal Reasoning（DeepVision-103K：一个视觉多样、覆盖广泛且可验证的多模态推理数学数据集）
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