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2025.07.14 | 高效推理路径选择;压缩光场令牌渲染
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本文汇总了近期14篇关于人工智能领域的论文,涵盖了从测试时缩放、神经渲染到操作系统模拟、小语言模型推理等多个前沿技术方向。文章深入探讨了视觉生成、视频生成、3D生成等不同领域的最新进展,并关注了大型语言模型在推理、多模态、长上下文和Agent能力方面的提升。此外,还包含了对模型鲁棒性、视觉标记器以及混合专家模型的探索,为读者呈现了AI技术领域的最新动态和发展趋势。

🧠 Test-Time Scaling with Reflective Generative Model:该研究探讨了基于反射生成模型的测试时缩放技术,旨在提升模型在测试阶段的性能表现。

💡 CLiFT: Compressive Light-Field Tokens for Compute-Efficient and Adaptive Neural Rendering:CLiFT 提出了一种用于计算高效和自适应神经渲染的压缩光场令牌方法,以提高渲染效率。

🎬 Lumos-1: On Autoregressive Video Generation from a Unified Model Perspective:Lumos-1专注于基于统一模型视角的自回归视频生成,探索了视频生成的新方法。

🚀 Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities:Gemini 2.5 通过高级推理、多模态、长上下文和下一代 Agent 能力,推动了人工智能的前沿发展。

本期的 14 篇论文如下:

00:22 🧠 Test-Time Scaling with Reflective Generative Model(基于反射生成模型的测试时缩放)

00:59 💡 CLiFT: Compressive Light-Field Tokens for Compute-Efficient and Adaptive Neural Rendering(CLiFT:用于计算高效和自适应神经渲染的压缩光场令牌)

01:34 💻 NeuralOS: Towards Simulating Operating Systems via Neural Generative Models(NeuralOS:迈向通过神经生成模型模拟操作系统的方向)

02:19 🧠 KV Cache Steering for Inducing Reasoning in Small Language Models(用于诱导小语言模型推理的KV缓存引导)

03:03 🧠 Neural-Driven Image Editing(神经驱动的图像编辑)

03:42 🎬 Lumos-1: On Autoregressive Video Generation from a Unified Model Perspective(Lumos-1:基于统一模型视角的自回归视频生成)

04:27 🧠 Open Vision Reasoner: Transferring Linguistic Cognitive Behavior for Visual Reasoning(开放视觉推理器:迁移语言认知行为以实现视觉推理)

05:14 🧩 From One to More: Contextual Part Latents for 3D Generation(从一到多:用于3D生成的上下文部件隐变量)

05:53 🤖 One Token to Fool LLM-as-a-Judge(一个Token即可欺骗LLM法官)

06:32 🖼 Vision Foundation Models as Effective Visual Tokenizers for Autoregressive Image Generation(视觉基础模型作为自回归图像生成的有效视觉标记器)

07:16 🔭 What Has a Foundation Model Found? Using Inductive Bias to Probe for World Models(基础模型发现了什么?利用归纳偏置来探测世界模型)

08:00 🚀 Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities(Gemini 2.5:通过高级推理、多模态、长上下文和下一代 Agent 能力推向新前沿)

08:48 🚀 BlockFFN: Towards End-Side Acceleration-Friendly Mixture-of-Experts with Chunk-Level Activation Sparsity(BlockFFN:面向终端侧加速友好的块级激活稀疏混合专家模型)

09:25 😵 Robust Multimodal Large Language Models Against Modality Conflict(面向模态冲突的鲁棒多模态大语言模型)

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