本期的 15 篇论文如下：

00:21 🧠 MemOS: A Memory OS for AI System（MemOS：面向人工智能系统的内存操作系统）

01:07 🤔 Should We Still Pretrain Encoders with Masked Language Modeling?（我们是否还应该使用掩码语言模型预训练编码器？）

01:43 🎥 4DSloMo: 4D Reconstruction for High Speed Scene with Asynchronous Capture（4DSloMo：基于异步捕获的高速场景4D重建）

02:22 🤖 DreamVLA: A Vision-Language-Action Model Dreamed with Comprehensive World Knowledge（DreamVLA：一个基于综合世界知识构想的视觉-语言-动作模型）

03:02 🤖 Pre-Trained Policy Discriminators are General Reward Models（预训练策略判别器是通用奖励模型）

03:38 🧠 BMMR: A Large-Scale Bilingual Multimodal Multi-Discipline Reasoning Dataset（BMMR：一个大规模双语多模态多学科推理数据集）

04:23 🤖 RoboBrain 2.0 Technical Report（RoboBrain 2.0 技术报告）

05:04 🧩 Easy Dataset: A Unified and Extensible Framework for Synthesizing LLM Fine-Tuning Data from Unstructured Documents（Easy Dataset：一个从非结构化文档中合成LLM微调数据的统一且可扩展的框架）

05:42 ✨ RefineX: Learning to Refine Pre-training Data at Scale from Expert-Guided Programs（RefineX：通过专家指导的程序学习大规模优化预训练数据）

06:21 🎬 StreamDiT: Real-Time Streaming Text-to-Video Generation（StreamDiT：实时流式文本到视频生成）

07:04 📜 Reviving Cultural Heritage: A Novel Approach for Comprehensive Historical Document Restoration（复兴文化遗产：一种全面的历史文献修复新方法）

07:49 💡 OmniDraft: A Cross-vocabulary, Online Adaptive Drafter for On-device Speculative Decoding（OmniDraft：一种用于端侧推测解码的跨词汇、在线自适应 Drafter）

08:35 🎨 ArtifactsBench: Bridging the Visual-Interactive Gap in LLM Code Generation Evaluation（ArtifactsBench：弥合LLM代码生成评估中的视觉交互鸿沟）

09:16 📊 On the rankability of visual embeddings（论视觉嵌入的可排序性）

09:59 🖼 VLM2Vec-V2: Advancing Multimodal Embedding for Videos, Images, and Visual Documents（VLM2Vec-V2：推进视频、图像和视觉文档的多模态嵌入）

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