本期的 15 篇论文如下：

[00:22] 💡 AdaptiVocab: Enhancing LLM Efficiency in Focused Domains through Lightweight Vocabulary Adaptation（AdaptiVocab：通过轻量级词汇自适应增强LLM在特定领域的效率）

[01:01] 🤖 Exploring Data Scaling Trends and Effects in Reinforcement Learning from Human Feedback（探索人类反馈强化学习中的数据缩放趋势与影响）

[01:41] 🤔 Think Before Recommend: Unleashing the Latent Reasoning Power for Sequential Recommendation（推荐之前先思考：释放序列推荐中的潜在推理能力）

[02:19] 💡 A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond（大型推理模型高效推理综述：语言、多模态及其他）

[02:58] 🖼 ORIGEN: Zero-Shot 3D Orientation Grounding in Text-to-Image Generation（ORIGEN：文本到图像生成中零样本三维方向定位）

[03:44] 🧠 OThink-MR1: Stimulating multimodal generalized reasoning capabilities via dynamic reinforcement learning（OThink-MR1：通过动态强化学习激发多模态通用推理能力）

[04:25] 🔄 ReFeed: Multi-dimensional Summarization Refinement with Reflective Reasoning on Feedback（ReFeed：基于反馈反射推理的多维度摘要改进）

[04:59] 🎬 Free4D: Tuning-free 4D Scene Generation with Spatial-Temporal Consistency（Free4D：无需微调的具有时空一致性的4D场景生成）

[05:37] 🧪 PHYSICS: Benchmarking Foundation Models on University-Level Physics Problem Solving（物理学：在大学水平物理问题求解中对基础模型进行基准测试）

[06:24] 🗣 Perceptually Accurate 3D Talking Head Generation: New Definitions, Speech-Mesh Representation, and Evaluation Metrics（感知准确的3D说话头生成：新定义、语音-网格表示和评估指标）

[07:03] 🎬 Segment Any Motion in Videos（视频中的任意运动对象分割）

[07:42] 🖼 Hi3DGen: High-fidelity 3D Geometry Generation from Images via Normal Bridging（Hi3DGen：基于法线桥接的图像高保真3D几何体生成）

[08:28] 🖼 Your ViT is Secretly an Image Segmentation Model（你的ViT竟然是图像分割模型）

[09:04] 🤔 4D-Bench: Benchmarking Multi-modal Large Language Models for 4D Object Understanding（4D-Bench：用于4D对象理解的多模态大型语言模型基准测试）

[09:48] 💡 A Refined Analysis of Massive Activations in LLMs（LLM中大规模激活的精细化分析）

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