本期的 18 篇论文如下：

[00:23] 🧠 RetroLLM: Empowering Large Language Models to Retrieve Fine-grained Evidence within Generation（RetroLLM：赋能大型语言模型在生成过程中检索细粒度证据）

[01:05] ⚡ Evaluation Agent: Efficient and Promptable Evaluation Framework for Visual Generative Models（评估代理：高效且可提示的视觉生成模型评估框架）

[01:45] 🎨 BrushEdit: All-In-One Image Inpainting and Editing（BrushEdit：一站式图像修复与编辑）

[02:27] 🎨 ColorFlow: Retrieval-Augmented Image Sequence Colorization（ColorFlow：检索增强型图像序列着色）

[03:10] 🧩 Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens（字节潜在变换器：补丁尺度优于标记）

[03:56] 🧠 Causal Diffusion Transformers for Generative Modeling（因果扩散变换器用于生成建模）

[04:33] 🤖 Smaller Language Models Are Better Instruction Evolvers（更小的语言模型是更好的指令进化器）

[05:16] 🌟 IDArb: Intrinsic Decomposition for Arbitrary Number of Input Views and Illuminations（IDArb：任意数量输入视图和光照下的内在分解）

[06:02] 🌳 SPaR: Self-Play with Tree-Search Refinement to Improve Instruction-Following in Large Language Models（SPaR：通过树搜索优化自我对弈以提升大型语言模型的指令遵循能力）

[06:47] 🌌 Wonderland: Navigating 3D Scenes from a Single Image（奇境：从单张图像导航3D场景）

[07:32] 🔬 GaussianProperty: Integrating Physical Properties to 3D Gaussians with LMMs（高斯属性：将物理属性集成到3D高斯分布中与LMMs结合）

[08:18] ⚡ SepLLM: Accelerate Large Language Models by Compressing One Segment into One Separator（SepLLM：通过将一段内容压缩为一个分隔符来加速大型语言模型）

[09:06] 🧠 Wonderful Matrices: Combining for a More Efficient and Effective Foundation Model Architecture（奇妙矩阵：结合以实现更高效和有效的基模型架构）

[09:46] 👩 StrandHead: Text to Strand-Disentangled 3D Head Avatars Using Hair Geometric Priors（StrandHead：基于头发几何先验的文本生成解耦3D头部虚拟形象）

[10:35] 🌐 MOVIS: Enhancing Multi-Object Novel View Synthesis for Indoor Scenes（MOVIS：增强室内场景多物体新颖视角合成）

[11:19] 🎵 Whisper-GPT: A Hybrid Representation Audio Large Language Model（Whisper-GPT：一种混合表示的音频大语言模型）

[12:10] 🤖 TidyBot++: An Open-Source Holonomic Mobile Manipulator for Robot Learning（TidyBot++：用于机器人学习的开源全向移动机械手）

[13:01] 🔒 Just a Simple Transformation is Enough for Data Protection in Vertical Federated Learning（只需简单变换即可实现纵向联邦学习中的数据保护）

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2024.12.17 每日AI论文 | 提升检索生成效率，优化视觉生成评估。

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