H2025.07.16 | VLV自编码器降低训练成本;EXAONE 4.0增强推理能力。

2025.07.16 | VLV自编码器降低训练成本;EXAONE 4.0增强推理能力。

HuggingFace 每日AI论文速递·2025 年 7 月 17 日·8 分钟
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创作者写的节目说明

本期的 8 篇论文如下:

[] 💡 Vision-Language-Vision Auto-Encoder: Scalable Knowledge Distillation from Diffusion Models(视觉-语言-视觉自编码器:从扩散模型中进行可扩展的知识蒸馏)

[] 🤖 EXAONE 4.0: Unified Large Language Models Integrating Non-reasoning and Reasoning Modes(EXAONE 4.0:融合非推理与推理模式的统一大型语言模型)

[] ⚖ Scaling Laws for Optimal Data Mixtures(最优数据混合的缩放定律)

[] 🔬 Can Multimodal Foundation Models Understand Schematic Diagrams? An Empirical Study on Information-Seeking QA over Scientific Papers(多模态基础模型能理解示意图吗?基于科学论文的信息检索问答实证研究)

[] 🤝 AgentsNet: Coordination and Collaborative Reasoning in Multi-Agent LLMs(AgentsNet: 多智能体LLM中的协同与合作推理)

[] 🦠 LLMalMorph: On The Feasibility of Generating Variant Malware using Large-Language-Models(LLM变种重塑:基于大型语言模型生成恶意软件变体的可行性研究)

[] 🤖 OpenCodeReasoning-II: A Simple Test Time Scaling Approach via Self-Critique(OpenCodeReasoning-II:一种基于自我评价的简单测试时缩放方法)

[] 🧠 Planted in Pretraining, Swayed by Finetuning: A Case Study on the Origins of Cognitive Biases in LLMs(根植于预训练,受微调影响:LLM中认知偏差的起源案例研究)

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[] ⚖ Scaling Laws for Optimal Data Mixtures(最优数据混合的缩放定律)

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[] 🤝 AgentsNet: Coordination and Collaborative Reasoning in Multi-Agent LLMs(AgentsNet: 多智能体LLM中的协同与合作推理)

[] 🦠 LLMalMorph: On The Feasibility of Generating Variant Malware using Large-Language-Models(LLM变种重塑:基于大型语言模型生成恶意软件变体的可行性研究)

[] 🤖 OpenCodeReasoning-II: A Simple Test Time Scaling Approach via Self-Critique(OpenCodeReasoning-II:一种基于自我评价的简单测试时缩放方法)

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面向中文AI从业者与爱好者的每日AI论文速递,工作日高密度速览前沿论文,月末以月度热门论文特辑补充,形成每日速递加月末特…

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