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0本期的 20 篇论文如下：
00:23 🐞 From Code to Correctness: Closing the Last Mile of Code Generation with Hierarchical Debugging（从代码到正确性：通过分层调试解决代码生成的最后一步）
01:08 📄 LEOPARD : A Vision Language Model For Text-Rich Multi-Image Tasks（LEOPARD：用于文本丰富的多图像任务的视觉语言模型）
01:48 📊 Is Preference Alignment Always the Best Option to Enhance LLM-Based Translation? An Empirical Analysis（偏好对齐是否总是提升基于LLM的翻译的最佳选择？一项实证分析）
02:27 🖼 ComfyGen: Prompt-Adaptive Workflows for Text-to-Image Generation（ComfyGen：文本到图像生成的提示自适应工作流）
03:08 🧠 RATIONALYST: Pre-training Process-Supervision for Improving Reasoning（RATIONALYST：通过预训练过程监督改进推理）
03:45 🧠 Not All LLM Reasoners Are Created Equal（并非所有LLM推理器都相同）
04:18 📊 Quantifying Generalization Complexity for Large Language Models（量化大型语言模型的泛化复杂性）
04:59 🔍 3DGS-DET: Empower 3D Gaussian Splatting with Boundary Guidance and Box-Focused Sampling for 3D Object Detection（3DGS-DET：利用边界引导和框聚焦采样增强3D高斯喷洒进行3D物体检测）
05:45 🔄 HelpSteer2-Preference: Complementing Ratings with Preferences（HelpSteer2-Preference：通过偏好补充评分）
06:25 🗣 MOSEL: 950,000 Hours of Speech Data for Open-Source Speech Foundation Model Training on EU Languages（MOSEL：用于欧盟语言开源语音基础模型训练的95万小时语音数据）
07:03 🤖 Closed-loop Long-horizon Robotic Planning via Equilibrium Sequence Modeling（通过平衡序列建模实现闭环长期机器人规划）
07:40 🌐 EVER: Exact Volumetric Ellipsoid Rendering for Real-time View Synthesis（EVER：实时视图合成的精确体积椭球体渲染）
08:22 📄 FactAlign: Long-form Factuality Alignment of Large Language Models（FactAlign：大型语言模型的长篇事实对齐）
08:57 📹 E.T. Bench: Towards Open-Ended Event-Level Video-Language Understanding（E.T. 基准：面向开放式事件级视频语言理解）
09:37 🌍 BordIRlines: A Dataset for Evaluating Cross-lingual Retrieval-Augmented Generation（BordIRlines：评估跨语言检索增强生成的数据集）
10:13 🔊 SonicSim: A customizable simulation platform for speech processing in moving sound source scenarios（SonicSim：移动声源场景下语音处理的定制化仿真平台）
10:53 🔄 HarmoniCa: Harmonizing Training and Inference for Better Feature Cache in Diffusion Transformer Acceleration（HarmoniCa：在扩散Transformer加速中协调训练与推理以实现更好的特征缓存）
11:35 🔍 Selective Aggregation for Low-Rank Adaptation in Federated Learning（联邦学习中低秩适应的选择性聚合）
12:14 📚 Old Optimizer, New Norm: An Anthology（旧优化器，新范数：文集）
12:49 📱 InfiniPot: Infinite Context Processing on Memory-Constrained LLMs（InfiniPot：内存受限的LLM无限上下文处理）
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