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0本期的 14 篇论文如下：
00:23 🤖 OmniAlign-V: Towards Enhanced Alignment of MLLMs with Human Preference（OmniAlign-V：迈向多模态大语言模型与人类偏好增强对齐）
01:06 ⚡ SpargeAttn: Accurate Sparse Attention Accelerating Any Model Inference（SpargeAttn：准确稀疏注意力加速任意模型推理）
01:53 🖼 KV-Edit: Training-Free Image Editing for Precise Background Preservation（KV-编辑：无需训练的图像编辑方法，实现精确背景保留）
02:32 🌈 ART: Anonymous Region Transformer for Variable Multi-Layer Transparent Image Generation（匿名区域变换器：可变多层透明图像生成）
03:08 🤖 SWE-RL: Advancing LLM Reasoning via Reinforcement Learning on Open Software Evolution（SWE-RL：通过开源软件演化数据强化学习提升LLM推理能力）
03:51 📊 Unveiling Downstream Performance Scaling of LLMs: A Clustering-Based Perspective（揭示大语言模型下游性能扩展：基于聚类的视角）
04:30 🧠 Scale-Distribution Decoupling: Enabling Stable and Effective Training of Large Language Models（尺度分布解耦：实现大型语言模型稳定有效训练）
05:11 🔄 K-LoRA: Unlocking Training-Free Fusion of Any Subject and Style LoRAs（K-LoRA：解锁无需训练的任意主题和风格LoRA融合）
05:51 🌐 WebGames: Challenging General-Purpose Web-Browsing AI Agents（WebGames：挑战通用网页浏览AI代理）
06:29 🧠 Introducing Visual Perception Token into Multimodal Large Language Model（引入视觉感知令牌的多模态大语言模型）
07:07 🎰 The Lottery LLM Hypothesis, Rethinking What Abilities Should LLM Compression Preserve?（彩票LLM假说：重新思考LLM压缩应保留的能力）
07:47 🧠 AAD-LLM: Neural Attention-Driven Auditory Scene Understanding（AAD-LLM：神经注意力驱动的听觉场景理解）
08:26 🔍 LaTIM: Measuring Latent Token-to-Token Interactions in Mamba Models（LaTIM：测量Mamba模型中的潜在Token-to-Token交互）
09:07 🧠 Shakti-VLMs: Scalable Vision-Language Models for Enterprise AI（Shakti-VLMs：企业级AI的可扩展视觉语言模型）
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