本期的 15 篇论文如下：

[00:27] 🧮 A Survey of Context Engineering for Large Language Models（大型语言模型上下文工程综述）

[01:16] 🧠 VisionThink: Smart and Efficient Vision Language Model via Reinforcement Learning（VisionThink：基于强化学习的智能高效视觉语言模型）

[02:08] 📸 $π^3$: Scalable Permutation-Equivariant Visual Geometry Learning（$\pi^3$：可扩展的置换等变视觉几何学习）

[02:52] 🤖 The Imitation Game: Turing Machine Imitator is Length Generalizable Reasoner（模仿游戏：图灵机模仿器是长度泛化的推理器）

[03:47] 🖼 AnyCap Project: A Unified Framework, Dataset, and Benchmark for Controllable Omni-modal Captioning（AnyCap项目：一个用于可控全模态图像描述的统一框架、数据集和基准）

[04:47] 🧑 Diffuman4D: 4D Consistent Human View Synthesis from Sparse-View Videos with Spatio-Temporal Diffusion Models（Diffuman4D：基于时空扩散模型的稀疏视角视频的4D一致性人体视角合成）

[05:34] 🎭 FantasyPortrait: Enhancing Multi-Character Portrait Animation with Expression-Augmented Diffusion Transformers（梦幻肖像：利用表情增强的扩散Transformer提升多角色肖像动画效果）

[06:23] 🧠 MindJourney: Test-Time Scaling with World Models for Spatial Reasoning（心灵之旅：基于世界模型的测试时空域推理扩展）

[07:17] 🔬 AbGen: Evaluating Large Language Models in Ablation Study Design and Evaluation for Scientific Research（AbGen：评估大型语言模型在科学研究的消融实验设计与评估中的能力）

[08:08] 🗣 Voxtral（Voxtral：多模态音频聊天模型）

[08:55] 💡 Teach Old SAEs New Domain Tricks with Boosting（利用Boosting技术使旧的稀疏自编码器掌握新的领域技巧）

[09:46] 💡 FLEXITOKENS: Flexible Tokenization for Evolving Language Models（FLEXITOKENS：用于演化语言模型的灵活分词）

[10:49] 🎬 TLB-VFI: Temporal-Aware Latent Brownian Bridge Diffusion for Video Frame Interpolation（TLB-VFI：用于视频帧插值的时序感知潜在布朗桥扩散模型）

[11:45] 🛡 Automating Steering for Safe Multimodal Large Language Models（多模态大语言模型安全自动导向）

[12:25] ⚙ RiemannLoRA: A Unified Riemannian Framework for Ambiguity-Free LoRA Optimization（RiemannLoRA：一种用于无歧义LoRA优化的统一黎曼框架）

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