大家好，欢迎收听《Hugging Face 每日AI论文速递》。今天是2024年7月19日，我们将带您快速浏览今日的14篇热门AI论文，内容涵盖大型语言模型的扩展规律、多模态模型可信度研究以及检索增强机器学习等前沿话题。现在，让我们立即进入精彩的论文世界吧！

[00:28] 📚 Scaling Laws with Vocabulary: Larger Models Deserve Larger Vocabularies（词汇表大小对大型语言模型扩展规律的影响研究）

[01:00] 📚 Scaling Retrieval-Based Language Models with a Trillion-Token Datastore（基于万亿标记数据存储库扩展检索型语言模型）

[01:46] 🌆 Streetscapes: Large-scale Consistent Street View Generation Using Autoregressive Video Diffusion（街景生成：利用自回归视频扩散生成大规模一致性街景视图）

[02:19] 📊 Understanding Reference Policies in Direct Preference Optimization（理解直接偏好优化中的参考策略）

[02:50] 📊 Benchmarking Trustworthiness of Multimodal Large Language Models: A Comprehensive Study（多模态大型语言模型可信度综合研究基准）

[03:23] 📏 Scaling Granite Code Models to 128K Context（扩展Granite代码模型至128K上下文）

[03:56] 📹 Shape of Motion: 4D Reconstruction from a Single Video（运动形态：单视频4D重建）

[04:26] 🔧 CodeV: Empowering LLMs for Verilog Generation through Multi-Level Summarization（CodeV：通过多级摘要增强LLMs进行Verilog生成）

[04:53] 📚 Attention Overflow: Language Model Input Blur during Long-Context Missing Items Recommendation（注意力溢出：长上下文缺失项推荐中的语言模型输入模糊）

[05:23] 🧠 BRIGHT: A Realistic and Challenging Benchmark for Reasoning-Intensive Retrieval（BRIGHT：一个现实且具有挑战性的密集推理检索基准）

[05:54] 📊 PM-LLM-Benchmark: Evaluating Large Language Models on Process Mining Tasks（PM-LLM-Benchmark：评估大型语言模型在过程挖掘任务中的表现）

[06:35] 📊 Benchmark Agreement Testing Done Right: A Guide for LLM Benchmark Evaluation（正确的基准一致性测试：LLM基准评估指南）

[07:12] 📚 Retrieval-Enhanced Machine Learning: Synthesis and Opportunities（检索增强机器学习：综合与机遇）

[07:48] 📄 A Comparative Study on Automatic Coding of Medical Letters with Explainability（医疗信件自动编码的可解释性比较研究）

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