本期的 10 篇论文如下：
[00:39] TOP1(?196) | ? SmolLM2: When Smol Goes Big -- Data-Centric Training of a Small Language Model（SmolLM2：当小型模型走向大型化——以数据为中心的小型语言模型训练）
[02:32] TOP2(?183) | ? OmniHuman-1: Rethinking the Scaling-Up of One-Stage Conditioned Human Animation Models（OmniHuman-1：重新思考一阶段条件人类动画模型的扩展）
[05:02] TOP3(?182) | ? The Stochastic Parrot on LLM's Shoulder: A Summative Assessment of Physical Concept Understanding（随机鹦鹉在大语言模型肩上：物理概念理解的总结性评估）
[06:41] TOP4(?167) | ? MLGym: A New Framework and Benchmark for Advancing AI Research Agents（MLGym：推进AI研究代理的新框架与基准）
[09:03] TOP5(?152) | ? Qwen2.5-VL Technical Report（Qwen2.5-VL 技术报告）
[11:48] TOP6(?152) | ? LLM-Microscope: Uncovering the Hidden Role of Punctuation in Context Memory of Transformers（LLM显微镜：揭示标点符号在Transformer上下文记忆中的隐藏作用）
[13:41] TOP7(?142) | ? InfiniteHiP: Extending Language Model Context Up to 3 Million Tokens on a Single GPU（InfiniteHiP：在单个GPU上扩展语言模型上下文至300万 tokens）
[16:06] TOP8(?140) | ? Can 1B LLM Surpass 405B LLM? Rethinking Compute-Optimal Test-Time Scaling（10亿参数LLM能否超越4050亿参数LLM？重新思考计算最优的测试时缩放）
[18:40] TOP9(?137) | ⚡ Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention（原生稀疏注意力：硬件对齐与原生可训练的稀疏注意力）
[20:46] TOP10(?125) | ? 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）
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