本期的 16 篇论文如下：

[00:24] 🤔 Agent-R: Training Language Model Agents to Reflect via Iterative Self-Training（Agent-R：通过迭代自训练使语言模型代理具备反思能力）

[00:59] 🎥 MMVU: Measuring Expert-Level Multi-Discipline Video Understanding（MMVU：专家级多学科视频理解的测量）

[01:35] ⚖ Demons in the Detail: On Implementing Load Balancing Loss for Training Specialized Mixture-of-Expert Models（细节中的魔鬼：实现负载均衡损失以训练专业化专家混合模型）

[02:17] 🤖 UI-TARS: Pioneering Automated GUI Interaction with Native Agents（UI-TARS：开创性的原生GUI交互自动化代理）

[02:55] 🤖 Mobile-Agent-E: Self-Evolving Mobile Assistant for Complex Tasks（Mobile-Agent-E：面向复杂任务的自我进化移动助手）

[03:31] 🎨 TokenVerse: Versatile Multi-concept Personalization in Token Modulation Space（TokenVerse：基于令牌调制空间的多概念个性化方法）

[04:14] 🏆 InternLM-XComposer2.5-Reward: A Simple Yet Effective Multi-Modal Reward Model（InternLM-XComposer2.5-Reward：一种简单而有效的多模态奖励模型）

[04:57] 🎥 Video Depth Anything: Consistent Depth Estimation for Super-Long Videos（视频深度任意：超长视频的一致性深度估计）

[05:39] 🤖 Learn-by-interact: A Data-Centric Framework for Self-Adaptive Agents in Realistic Environments（通过交互学习：现实环境中自适应代理的数据中心框架）

[06:18] 🧠 Reasoning Language Models: A Blueprint（推理语言模型：蓝图）

[06:58] 🎨 Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation（Hunyuan3D 2.0：扩展扩散模型以生成高分辨率纹理3D资产）

[07:40] 🧠 Condor: Enhance LLM Alignment with Knowledge-Driven Data Synthesis and Refinement（Condor：通过知识驱动的数据合成与精炼增强大语言模型的对齐能力）

[08:21] 🎥 EMO2: End-Effector Guided Audio-Driven Avatar Video Generation（EMO2：基于末端执行器引导的音频驱动虚拟形象视频生成）

[08:55] 🎥 Go-with-the-Flow: Motion-Controllable Video Diffusion Models Using Real-Time Warped Noise（随流而动：使用实时扭曲噪声实现运动可控的视频扩散模型）

[09:32] 🌍 GPS as a Control Signal for Image Generation（GPS作为图像生成的控制信号）

[10:11] ⚠ MSTS: A Multimodal Safety Test Suite for Vision-Language Models（MSTS：面向视觉-语言模型的多模态安全测试套件）

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