本期AI速递播客精选了十篇前沿论文，涵盖视觉生成、强化学习、模型优化、多模态合成等多个领域。研究亮点包括并行自回归视觉生成、离线强化学习提升大语言模型推理、长文本生成键值缓存压缩、扩散模型加速、高质量视频音频合成、LLM量化、跨语言安全、3D超分辨率重建、荷兰语开源LLM以及单图3D人体建模。这些研究不仅推动了AI技术发展，也为未来应用提供了新的思路与方向。

⚡️并行自回归视觉生成：该研究探索了如何并行化自回归模型，以加速视觉内容的生成过程。

🧠离线强化学习应用于大语言模型多步推理：通过离线强化学习方法，提升大语言模型在复杂推理任务中的性能。

🔑长上下文生成中的键值缓存优化：SCOPE方法专注于优化长文本生成过程中键值缓存的压缩，从而提高效率。

🚀 卷积类线性化提升预训练扩散模型性能：CLEAR技术通过卷积类线性化方法，加速预训练扩散变换器的性能，更高效生成高质量图像。

🎥 多模态联合训练实现高质量视频音频合成：研究探索如何有效地进行多模态联合训练，以实现高质量的视频到音频合成。

本期的 10 篇论文如下：

[00:22] ⚡ Parallelized Autoregressive Visual Generation（并行自回归视觉生成）

[01:05] ? Offline Reinforcement Learning for LLM Multi-Step Reasoning（基于离线强化学习的大语言模型多步推理）

[01:43] ? SCOPE: Optimizing Key-Value Cache Compression in Long-context Generation（SCOPE：优化长上下文生成中的键值缓存压缩）

[02:30] ? CLEAR: Conv-Like Linearization Revs Pre-Trained Diffusion Transformers Up（CLEAR：卷积类线性化提升预训练扩散变换器性能）

[03:14] ? Taming Multimodal Joint Training for High-Quality Video-to-Audio Synthesis（驯服多模态联合训练以实现高质量视频到音频合成）

[04:01] ? MixLLM: LLM Quantization with Global Mixed-precision between Output-features and Highly-efficient System Design（MixLLM：基于全局混合精度的LLM量化与高效系统设计）

[04:37] ? LLMs Lost in Translation: M-ALERT uncovers Cross-Linguistic Safety Gaps（大型语言模型在翻译中的迷失：M-ALERT揭示跨语言安全差距）

[05:23] ? Sequence Matters: Harnessing Video Models in 3D Super-Resolution（序列至关重要：利用视频模型进行3D超分辨率重建）

[06:21] ? Fietje: An open, efficient LLM for Dutch（Fietje：一个针对荷兰语的开源高效大型语言模型）

[07:14] ? IDOL: Instant Photorealistic 3D Human Creation from a Single Image（IDOL：从单张图像即时生成逼真的3D人体模型）

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小红书: AI速递