本期的 13 篇论文如下：

[00:24] 🎬 Seaweed-7B: Cost-Effective Training of Video Generation Foundation Model（Seaweed-7B：一种经济高效的视频生成基础模型训练方法）

[01:00] 🖼 GigaTok: Scaling Visual Tokenizers to 3 Billion Parameters for Autoregressive Image Generation（GigaTok：将视觉标记器扩展到30亿参数以进行自回归图像生成）

[01:42] 🎮 MineWorld: a Real-Time and Open-Source Interactive World Model on Minecraft（MineWorld：基于Minecraft的实时开源交互式世界模型）

[02:25] 🖼 PixelFlow: Pixel-Space Generative Models with Flow（PixelFlow：基于Flow的像素空间生成模型）

[03:05] 🤖 SQL-R1: Training Natural Language to SQL Reasoning Model By Reinforcement Learning（SQL-R1：通过强化学习训练自然语言到SQL的推理模型）

[03:51] 🎨 FlexIP: Dynamic Control of Preservation and Personality for Customized Image Generation（FlexIP：用于定制图像生成的保持与个性动态控制）

[04:30] 🎬 In-2-4D: Inbetweening from Two Single-View Images to 4D Generation（In-2-4D：从两张单视图图像到4D生成的补帧）

[05:05] 🤔 ModernBERT or DeBERTaV3? Examining Architecture and Data Influence on Transformer Encoder Models Performance（ModernBERT还是DeBERTaV3？探究架构和数据对Transformer编码器模型性能的影响）

[05:42] 🚀 Pangu Ultra: Pushing the Limits of Dense Large Language Models on Ascend NPUs（盘古 Ultra：在昇腾NPU上突破稠密大型语言模型的极限）

[06:21] 🤔 Do PhD-level LLMs Truly Grasp Elementary Addition? Probing Rule Learning vs. Memorization in Large Language Models（博士级大语言模型真的理解基础加法吗？探究大语言模型中的规则学习与记忆）

[07:11] 🛡 SAEs $\textit{Can}$ Improve Unlearning: Dynamic Sparse Autoencoder Guardrails for Precision Unlearning in LLMs（稀疏自编码器助力模型遗忘：用于大语言模型精确遗忘的动态稀疏自编码器防护）

[07:52] 🤝 CoRAG: Collaborative Retrieval-Augmented Generation（CoRAG：协同检索增强生成）

[08:29] 🤝 InteractVLM: 3D Interaction Reasoning from 2D Foundational Models（InteractVLM：基于2D基础模型的三维交互推理）

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