H2025.08.18 | 超越图像思考;自搜索强化

2025.08.18 | 超越图像思考;自搜索强化

HuggingFace 每日AI论文速递·2025 年 8 月 19 日·7 分钟
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创作者写的节目说明

本期的 13 篇论文如下:

[] 💡 Thyme: Think Beyond Images(Thyme:超越图像的思考)

[] 🧠 SSRL: Self-Search Reinforcement Learning(SSRL:自搜索强化学习)

[] 🚀 DINOv3(DINOv3:视觉基础模型新里程碑)

[] 🔍 PaperRegister: Boosting Flexible-grained Paper Search via Hierarchical Register Indexing(PaperRegister:通过分层寄存器索引提升灵活粒度论文搜索)

[] 🚀 XQuant: Breaking the Memory Wall for LLM Inference with KV Cache Rematerialization(XQuant:通过KV缓存重物化突破LLM推理的内存瓶颈)

[] 🚀 BeyondWeb: Lessons from Scaling Synthetic Data for Trillion-scale Pretraining(BeyondWeb:万亿规模预训练中合成数据扩展的经验教训)

[] 🎨 StyleMM: Stylized 3D Morphable Face Model via Text-Driven Aligned Image Translation(StyleMM:通过文本驱动的对齐图像翻译实现风格化3D可变形人脸模型)

[] 🌌 TexVerse: A Universe of 3D Objects with High-Resolution Textures(TexVerse:高分辨率纹理3D对象宇宙)

[] 🗣 FantasyTalking2: Timestep-Layer Adaptive Preference Optimization for Audio-Driven Portrait Animation(FantasyTalking2:面向音频驱动人像动画的时间步-层级自适应偏好优化)

[] 💡 X-Node: Self-Explanation is All We Need(X-Node:自解释即是我们所需的一切)

[] ⚙ Controlling Multimodal LLMs via Reward-guided Decoding(通过奖励引导解码控制多模态大语言模型)

[] ✨ SPARSE Data, Rich Results: Few-Shot Semi-Supervised Learning via Class-Conditioned Image Translation(稀疏数据,丰硕成果:通过类别条件图像转换实现小样本半监督学习)

[] 🌍 MAESTRO: Masked AutoEncoders for Multimodal, Multitemporal, and Multispectral Earth Observation Data(MAESTRO:用于多模态、多时相、多光谱地球观测数据的掩码自编码器)

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小红书: AI速递


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[] 🚀 BeyondWeb: Lessons from Scaling Synthetic Data for Trillion-scale Pretraining(BeyondWeb:万亿规模预训练中合成数据扩展的经验教训)

[] 🎨 StyleMM: Stylized 3D Morphable Face Model via Text-Driven Aligned Image Translation(StyleMM:通过文本驱动的对齐图像翻译实现风格化3D可变形人脸模型)

[] 🌌 TexVerse: A Universe of 3D Objects with High-Resolution Textures(TexVerse:高分辨率纹理3D对象宇宙)

[] 🗣 FantasyTalking2: Timestep-Layer Adaptive Preference Optimization for Audio-Driven Portrait Animation(FantasyTalking2:面向音频驱动人像动画的时间步-层级自适应偏好优化)

[] 💡 X-Node: Self-Explanation is All We Need(X-Node:自解释即是我们所需的一切)

[] ⚙ Controlling Multimodal LLMs via Reward-guided Decoding(通过奖励引导解码控制多模态大语言模型)

[] ✨ SPARSE Data, Rich Results: Few-Shot Semi-Supervised Learning via Class-Conditioned Image Translation(稀疏数据,丰硕成果:通过类别条件图像转换实现小样本半监督学习)

[] 🌍 MAESTRO: Masked AutoEncoders for Multimodal, Multitemporal, and Multispectral Earth Observation Data(MAESTRO:用于多模态、多时相、多光谱地球观测数据的掩码自编码器)

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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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