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10分钟
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1天前
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简介...
本期的 15 篇论文如下：
[00:22] 🚀 Youtu-LLM: Unlocking the Native Agentic Potential for Lightweight Large Language Models（Youtu-LLM：解锁轻量级大语言模型的原生智能体潜力）
[01:00] 🤖 Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem（任其流动：摇滚乐上的智能体构建，在开放智能体学习生态系统中建立ROME模型）
[01:52] 🧠 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC：流形约束的超连接）
[02:25] 🔍 GaMO: Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction（GaMO：面向稀疏视图三维重建的几何感知多视角扩散外绘）
[03:11] 🔮 Scaling Open-Ended Reasoning to Predict the Future（扩展开放端推理以预测未来）
[04:00] 🧠 AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents（AI遇见大脑：从认知神经科学到自主智能体的记忆系统）
[04:32] 🎬 PhyGDPO: Physics-Aware Groupwise Direct Preference Optimization for Physically Consistent Text-to-Video Generation（PhyGDPO：面向物理一致性文本到视频生成的物理感知分组直接偏好优化）
[05:16] 🦾 GR-Dexter Technical Report（GR-Dexter技术报告）
[05:59] 🎬 SpaceTimePilot: Generative Rendering of Dynamic Scenes Across Space and Time（SpaceTimePilot：跨时空动态场景的生成式渲染）
[06:56] 🔍 Fantastic Reasoning Behaviors and Where to Find Them: Unsupervised Discovery of the Reasoning Process（神奇推理行为及其发现：推理过程的无监督探索）
[07:28] 🧠 BEDA: Belief Estimation as Probabilistic Constraints for Performing Strategic Dialogue Acts（BEDA：将信念估计作为执行策略性对话行为的概率约束）
[08:06] 🧭 Forging Spatial Intelligence: A Roadmap of Multi-Modal Data Pre-Training for Autonomous Systems（锻造空间智能：面向自主系统的多模态数据预训练路线图）
[08:47] 🧠 Figure It Out: Improving the Frontier of Reasoning with Active Visual Thinking（图式求解：通过主动视觉思维提升推理前沿）
[09:20] 🎯 Factorized Learning for Temporally Grounded Video-Language Models（面向时序定位视频语言模型的因子化学习）
[09:59] 🎞 Pretraining Frame Preservation in Autoregressive Video Memory Compression（自回归视频记忆压缩中的预训练帧保留）
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小红书: AI速递
[00:22] 🚀 Youtu-LLM: Unlocking the Native Agentic Potential for Lightweight Large Language Models（Youtu-LLM：解锁轻量级大语言模型的原生智能体潜力）
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[01:52] 🧠 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections（mHC：流形约束的超连接）
[02:25] 🔍 GaMO: Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction（GaMO：面向稀疏视图三维重建的几何感知多视角扩散外绘）
[03:11] 🔮 Scaling Open-Ended Reasoning to Predict the Future（扩展开放端推理以预测未来）
[04:00] 🧠 AI Meets Brain: Memory Systems from Cognitive Neuroscience to Autonomous Agents（AI遇见大脑：从认知神经科学到自主智能体的记忆系统）
[04:32] 🎬 PhyGDPO: Physics-Aware Groupwise Direct Preference Optimization for Physically Consistent Text-to-Video Generation（PhyGDPO：面向物理一致性文本到视频生成的物理感知分组直接偏好优化）
[05:16] 🦾 GR-Dexter Technical Report（GR-Dexter技术报告）
[05:59] 🎬 SpaceTimePilot: Generative Rendering of Dynamic Scenes Across Space and Time（SpaceTimePilot：跨时空动态场景的生成式渲染）
[06:56] 🔍 Fantastic Reasoning Behaviors and Where to Find Them: Unsupervised Discovery of the Reasoning Process（神奇推理行为及其发现：推理过程的无监督探索）
[07:28] 🧠 BEDA: Belief Estimation as Probabilistic Constraints for Performing Strategic Dialogue Acts（BEDA：将信念估计作为执行策略性对话行为的概率约束）
[08:06] 🧭 Forging Spatial Intelligence: A Roadmap of Multi-Modal Data Pre-Training for Autonomous Systems（锻造空间智能：面向自主系统的多模态数据预训练路线图）
[08:47] 🧠 Figure It Out: Improving the Frontier of Reasoning with Active Visual Thinking（图式求解：通过主动视觉思维提升推理前沿）
[09:20] 🎯 Factorized Learning for Temporally Grounded Video-Language Models（面向时序定位视频语言模型的因子化学习）
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