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【目录】
本期的 15 篇论文如下：
[00:28] ⚡ Step 3.5 Flash: Open Frontier-Level Intelligence with 11B Active Parameters（Step 3.5 Flash：拥有110亿活跃参数的前沿级智能模型）
[01:06] 🧠 GENIUS: Generative Fluid Intelligence Evaluation Suite（GENIUS：生成式流体智能评估套件）
[01:46] 🤖 PhyCritic: Multimodal Critic Models for Physical AI（PhyCritic：面向物理人工智能的多模态评判模型）
[02:18] ⚙ ASA: Training-Free Representation Engineering for Tool-Calling Agents（ASA：面向工具调用智能体的免训练表征工程）
[02:59] 🧠 When to Memorize and When to Stop: Gated Recurrent Memory for Long-Context Reasoning（何时记忆与何时停止：用于长上下文推理的门控循环记忆）
[03:38] 🧮 Towards Autonomous Mathematics Research（迈向自主数学研究）
[04:15] 🎬 TimeChat-Captioner: Scripting Multi-Scene Videos with Time-Aware and Structural Audio-Visual Captions（TimeChat-Captioner：基于时间感知与结构化音视频描述的多场景视频脚本生成）
[05:12] 🧠 G-LNS: Generative Large Neighborhood Search for LLM-Based Automatic Heuristic Design（G-LNS：基于大语言模型的生成式大邻域搜索自动启发式设计）
[06:02] ⚙ FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development（FeatureBench：面向复杂功能开发的智能体编码基准测试）
[06:44] 🧑 DataChef: Cooking Up Optimal Data Recipes for LLM Adaptation via Reinforcement Learning（DataChef：通过强化学习为LLM适应烹饪最优数据配方）
[07:28] 🚀 ROCKET: Rapid Optimization via Calibration-guided Knapsack Enhanced Truncation for Efficient Model Compression（ROCKET：基于校准引导的背包增强截断的快速优化，用于高效模型压缩）
[08:27] 📈 Online Causal Kalman Filtering for Stable and Effective Policy Optimization（在线因果卡尔曼滤波用于稳定有效的策略优化）
[09:24] 🧠 Internalizing Meta-Experience into Memory for Guided Reinforcement Learning in Large Language Models（将元经验内化至记忆以指导大语言模型的强化学习）
[10:06] 🗣 Ex-Omni: Enabling 3D Facial Animation Generation for Omni-modal Large Language Models（Ex-Omni：赋能全模态大语言模型生成3D面部动画）
[10:47] 🔄 Data Repetition Beats Data Scaling in Long-CoT Supervised Fine-Tuning（在长链思维监督微调中，数据重复优于数据扩展）
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小红书: AI速递
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[04:15] 🎬 TimeChat-Captioner: Scripting Multi-Scene Videos with Time-Aware and Structural Audio-Visual Captions（TimeChat-Captioner：基于时间感知与结构化音视频描述的多场景视频脚本生成）
[05:12] 🧠 G-LNS: Generative Large Neighborhood Search for LLM-Based Automatic Heuristic Design（G-LNS：基于大语言模型的生成式大邻域搜索自动启发式设计）
[06:02] ⚙ FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development（FeatureBench：面向复杂功能开发的智能体编码基准测试）
[06:44] 🧑 DataChef: Cooking Up Optimal Data Recipes for LLM Adaptation via Reinforcement Learning（DataChef：通过强化学习为LLM适应烹饪最优数据配方）
[07:28] 🚀 ROCKET: Rapid Optimization via Calibration-guided Knapsack Enhanced Truncation for Efficient Model Compression（ROCKET：基于校准引导的背包增强截断的快速优化，用于高效模型压缩）
[08:27] 📈 Online Causal Kalman Filtering for Stable and Effective Policy Optimization（在线因果卡尔曼滤波用于稳定有效的策略优化）
[09:24] 🧠 Internalizing Meta-Experience into Memory for Guided Reinforcement Learning in Large Language Models（将元经验内化至记忆以指导大语言模型的强化学习）
[10:06] 🗣 Ex-Omni: Enabling 3D Facial Animation Generation for Omni-modal Large Language Models（Ex-Omni：赋能全模态大语言模型生成3D面部动画）
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