本期的 18 篇论文如下：
[00:23] ? RetroLLM: Empowering Large Language Models to Retrieve Fine-grained Evidence within Generation（RetroLLM：赋能大型语言模型在生成过程中检索细粒度证据）
[01:05] ⚡ Evaluation Agent: Efficient and Promptable Evaluation Framework for Visual Generative Models（评估代理：高效且可提示的视觉生成模型评估框架）
[01:45] ? BrushEdit: All-In-One Image Inpainting and Editing（BrushEdit：一站式图像修复与编辑）
[02:27] ? ColorFlow: Retrieval-Augmented Image Sequence Colorization（ColorFlow：检索增强型图像序列着色）
[03:10] ? Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens（字节潜在变换器：补丁尺度优于标记）
[03:56] ? Causal Diffusion Transformers for Generative Modeling（因果扩散变换器用于生成建模）
[04:33] ? Smaller Language Models Are Better Instruction Evolvers（更小的语言模型是更好的指令进化器）
[05:16] ? IDArb: Intrinsic Decomposition for Arbitrary Number of Input Views and Illuminations（IDArb：任意数量输入视图和光照下的内在分解）
[06:02] ? SPaR: Self-Play with Tree-Search Refinement to Improve Instruction-Following in Large Language Models（SPaR：通过树搜索优化自我对弈以提升大型语言模型的指令遵循能力）
[06:47] ? Wonderland: Navigating 3D Scenes from a Single Image（奇境：从单张图像导航3D场景）
[07:32] ? GaussianProperty: Integrating Physical Properties to 3D Gaussians with LMMs（高斯属性：将物理属性集成到3D高斯分布中与LMMs结合）
[08:18] ⚡ SepLLM: Accelerate Large Language Models by Compressing One Segment into One Separator（SepLLM：通过将一段内容压缩为一个分隔符来加速大型语言模型）
[09:06] ? Wonderful Matrices: Combining for a More Efficient and Effective Foundation Model Architecture（奇妙矩阵：结合以实现更高效和有效的基模型架构）
[09:46] ? StrandHead: Text to Strand-Disentangled 3D Head Avatars Using Hair Geometric Priors（StrandHead：基于头发几何先验的文本生成解耦3D头部虚拟形象）
[10:35] ? MOVIS: Enhancing Multi-Object Novel View Synthesis for Indoor Scenes（MOVIS：增强室内场景多物体新颖视角合成）
[11:19] ? Whisper-GPT: A Hybrid Representation Audio Large Language Model（Whisper-GPT：一种混合表示的音频大语言模型）
[12:10] ? TidyBot++: An Open-Source Holonomic Mobile Manipulator for Robot Learning（TidyBot++：用于机器人学习的开源全向移动机械手）
[13:01] ? Just a Simple Transformation is Enough for Data Protection in Vertical Federated Learning（只需简单变换即可实现纵向联邦学习中的数据保护）
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