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Share 2025.07.16 | VLV自编码器降低训练成本；EXAONE 4.0增强推理能力。
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2025.07.16 | VLV自编码器降低训练成本；EXAONE 4.0增强推理能力。
本期的 8 篇论文如下：
[00:28] 💡 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）
[01:27] 🤖 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）
[02:24] ⚖ Scaling Laws for Optimal Data Mixtures（最优数据混合的缩放定律）
[03:12] 🔬 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）
[03:58] 🤝 AgentsNet: Coordination and Collaborative Reasoning in Multi-Agent LLMs（AgentsNet: 多智能体LLM中的协同与合作推理）
[04:50] 🦠 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）
[05:38] 🤖 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）
[06:25] 🧠 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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小红书: AI速递
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By duan本期的 8 篇论文如下：
[00:28] 💡 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）
[01:27] 🤖 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）
[02:24] ⚖ Scaling Laws for Optimal Data Mixtures（最优数据混合的缩放定律）
[03:12] 🔬 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）
[03:58] 🤝 AgentsNet: Coordination and Collaborative Reasoning in Multi-Agent LLMs（AgentsNet: 多智能体LLM中的协同与合作推理）
[04:50] 🦠 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）
[05:38] 🤖 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）
[06:25] 🧠 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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