本期的 15 篇论文如下：

[00:22] 💡 Emerging Properties in Unified Multimodal Pretraining（统一多模态预训练中的涌现属性）

[01:03] 🚀 SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-Bit Training（SageAttention3：用于推理的微缩FP4注意力机制与8位训练的探索）

[01:42] 🖼 VisualQuality-R1: Reasoning-Induced Image Quality Assessment via Reinforcement Learning to Rank（VisualQuality-R1：基于强化学习排序的推理引导图像质量评估）

[02:23] 🤖 Visual Agentic Reinforcement Fine-Tuning（视觉Agent强化微调）

[03:01] 🧪 The Aloe Family Recipe for Open and Specialized Healthcare LLMs（开源与专用医疗保健大型语言模型的芦荟家族秘方）

[03:40] 🧮 Optimizing Anytime Reasoning via Budget Relative Policy Optimization（通过预算相对策略优化实现随时推理优化）

[04:25] 🧠 Neurosymbolic Diffusion Models（神经符号扩散模型）

[05:02] 🌊 Latent Flow Transformer（潜在流Transformer）

[05:40] 🧑 Exploring Federated Pruning for Large Language Models（探索用于大型语言模型的联邦剪枝）

[06:23] 👁 Visionary-R1: Mitigating Shortcuts in Visual Reasoning with Reinforcement Learning（Visionary-R1：利用强化学习缓解视觉推理中的捷径问题）

[07:05] 🧠 General-Reasoner: Advancing LLM Reasoning Across All Domains（通用推理器：提升大型语言模型在所有领域的推理能力）

[07:45] 🤔 Reasoning Models Better Express Their Confidence（推理模型更善于表达其置信度）

[08:20] 🚀 Reasoning Path Compression: Compressing Generation Trajectories for Efficient LLM Reasoning（推理路径压缩：压缩生成轨迹以实现高效的LLM推理）

[09:07] 🖼 Training-Free Watermarking for Autoregressive Image Generation（自回归图像生成模型的免训练水印方法）

[09:48] 🤔 VideoEval-Pro: Robust and Realistic Long Video Understanding Evaluation（VideoEval-Pro：稳健且真实的长视频理解评估）

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