本期的 11 篇论文如下：

[00:25] 🤖 Feature-Level Insights into Artificial Text Detection with Sparse Autoencoders（基于稀疏自编码器的人工文本检测特征分析）

[01:00] 🧠 SEAP: Training-free Sparse Expert Activation Pruning Unlock the Brainpower of Large Language Models（SEAP：无训练的稀疏专家激活剪枝解锁大规模语言模型的脑力）

[01:43] 🧠 MM-Eureka: Exploring Visual Aha Moment with Rule-based Large-scale Reinforcement Learning（MM-Eureka：基于规则的大规模强化学习在视觉顿悟中的探索）

[02:27] 📝 Taking Notes Brings Focus? Towards Multi-Turn Multimodal Dialogue Learning（记笔记能带来专注吗？面向多轮多模态对话学习）

[03:09] 🎬 Automated Movie Generation via Multi-Agent CoT Planning（基于多智能体链式思维规划的自动化电影生成）

[03:44] 🔒 FedRand: Enhancing Privacy in Federated Learning with Randomized LoRA Subparameter Updates（FedRand：通过随机化LoRA子参数更新增强联邦学习中的隐私保护）

[04:18] 🔥 DistiLLM-2: A Contrastive Approach Boosts the Distillation of LLMs（DistiLLM-2：一种对比方法提升大语言模型蒸馏效果）

[04:53] 🚀 EasyControl: Adding Efficient and Flexible Control for Diffusion Transformer（EasyControl：为扩散Transformer添加高效灵活的控制）

[05:38] 🛠 FEA-Bench: A Benchmark for Evaluating Repository-Level Code Generation for Feature Implementation（FEA-Bench：评估功能实现仓库级代码生成基准）

[06:15] 🚗 AlphaDrive: Unleashing the Power of VLMs in Autonomous Driving via Reinforcement Learning and Reasoning（AlphaDrive：通过强化学习和推理释放VLMs在自动驾驶中的潜力）

[07:01] 📚 SurveyForge: On the Outline Heuristics, Memory-Driven Generation, and Multi-dimensional Evaluation for Automated Survey Writing（SurveyForge：关于大纲启发式、记忆驱动生成和多维度评估的自动化综述写作）

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