本期的 21 篇论文如下：
[00:25] ? Competitive Programming with Large Reasoning Models（使用大型推理模型进行编程竞赛）
[01:03] ? CodeI/O: Condensing Reasoning Patterns via Code Input-Output Prediction（代码输入输出：通过代码输入输出预测凝练推理模式）
[01:47] ? Magic 1-For-1: Generating One Minute Video Clips within One Minute（魔幻1对1：在一分钟内生成一分钟视频片段）
[02:27] ? Teaching Language Models to Critique via Reinforcement Learning（通过强化学习教授语言模型进行批判）
[03:09] ? Expect the Unexpected: FailSafe Long Context QA for Finance（预料之外：金融领域长上下文问答的FailSafe）
[03:49] ? Scaling Pre-training to One Hundred Billion Data for Vision Language Models（视觉语言模型预训练扩展至千亿级数据）
[04:24] ? LLMs Can Easily Learn to Reason from Demonstrations Structure, not content, is what matters!（大模型能够轻松从示范结构中学习推理，内容不是关键！）
[05:07] ? Enhancing Financial Time-Series Forecasting with Retrieval-Augmented Large Language Models（通过检索增强的大型语言模型提升金融时间序列预测）
[05:50] ? Éclair -- Extracting Content and Layout with Integrated Reading Order for Documents（Éclair -- 提取文档内容的集成阅读顺序）
[06:34] ? Hephaestus: Improving Fundamental Agent Capabilities of Large Language Models through Continual Pre-Training（赫菲斯托斯：通过持续预训练提升大型语言模型的基础代理能力）
[07:15] ? CAD-Editor: A Locate-then-Infill Framework with Automated Training Data Synthesis for Text-Based CAD Editing（CAD编辑器：基于文本指令的CAD编辑框架及自动训练数据合成）
[08:10] ? Enhance-A-Video: Better Generated Video for Free（增强视频：免费生成更高质量的视频）
[08:49] ? NatureLM: Deciphering the Language of Nature for Scientific Discovery（NatureLM：解密科学发现的自然语言）
[09:34] ? Forget What You Know about LLMs Evaluations - LLMs are Like a Chameleon（忘掉你对LLM评估的认知 - LLM就像变色龙）
[10:22] ? VidCRAFT3: Camera, Object, and Lighting Control for Image-to-Video Generation（VidCRAFT3：图像到视频生成的相机、物体与光照控制）
[11:01] ? CoS: Chain-of-Shot Prompting for Long Video Understanding（CoS：长视频理解的链式镜头提示）
[11:42] ? Mask-Enhanced Autoregressive Prediction: Pay Less Attention to Learn More（掩码增强的自回归预测：少关注以学更多）
[12:28] ? FocalCodec: Low-Bitrate Speech Coding via Focal Modulation Networks（FocalCodec：通过焦点调制网络实现低比特率语音编码）
[13:09] ? Auditing Prompt Caching in Language Model APIs（语言模型API中的提示缓存审计）
[13:49] ? Gemstones: A Model Suite for Multi-Faceted Scaling Laws（宝石：多面性缩放定律的模型套件）
[14:32] ? Skill Expansion and Composition in Parameter Space（参数空间中的技能扩展与组合）
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