2026.08.24 | 大模型超参迁移降本；图工程引领系统协作

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【目录】
本期的 15 篇论文如下：

[00:32] 🚀 Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts（让我们一步一步扩展规模：面向大规模混合专家模型的高效超参数迁移）
[01:24] 🕸 Graph Engineering in the Era of LLM Agents: From Individual Intelligence to System Intelligence（大语言模型智能体时代的图工程：从个体智能到系统智能）
[02:21] 🤖 OmniAssistBench: Assistant-style Interaction Benchmark for Omni-LLMs（OmniAssistBench：全模态大语言模型的助手式交互基准）
[03:17] ⚡ ParaTempo: Efficient Parallel Reasoning via Temporal Confidence（ParaTempo：基于时间置信度的高效并行推理）
[04:00] ♾ InfinityEdit: Infinite Video Editing with a Lightweight Edit-Ignition Adapter（InfinityEdit：基于轻量级编辑触发适配器的无限视频编辑）
[04:53] 🪙 Every Coin Has Two Sides: On the Dual Nature of Generalization in On-Policy Distillation of Large Language Models（每一枚硬币都有两面：论大型语言模型同策略蒸馏中泛化的双重性）
[05:37] 🧩 EviRank: Structured Relevance Evidence for Multimodal Image Re-ranking（EviRank：面向多模态图像重排序的结构化相关性证据）
[06:46] 🧠 Beyond Correctness: Benchmarking and Aligning Response Behaviors in Hybrid-Thinking MLLMs（超越正确性：混合思考多模态大语言模型的响应行为基准测试与对齐）
[07:45] 🎨 UniSpace: Unified Visual Representation and Scalable Multimodal Modeling（UniSpace：统一视觉表示与可扩展多模态建模）
[08:39] 🛒 Towards Faithful Simulation of Human Shopping Behavior（面向人类购物行为的忠实模拟）
[09:35] ⚙ AgentMercury: Your Agent Can Synthesize Verifiable Environments for Business Scenarios at scale（AgentMercury：你的智能体能够大规模合成可验证的商业场景环境）
[10:41] ⚡ Daedalus-150M: A Convolution-Attention Hybrid Designed for CPU Inference（Daedalus-150M：为CPU推理设计的卷积-注意力混合模型）
[11:35] 🛡 CLEAR: Continuous Latent Adapter Routing for Utility-Preserving LLM Safety Alignment（CLEAR：面向保持实用性的大语言模型安全对齐的连续潜在适配器路由）
[12:42] 📱 Llama-Mobile: Efficient 2.7-Bit Quantization of VLMs（Llama-Mobile：高效2.7比特视觉语言模型量化）
[13:32] 🍳 FlavourBench: Ranking Frontier Language Models with Executable Culinary Ground Truth（FlavourBench：用可执行的烹饪真值对前沿语言模型进行排名）

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