2025.07.21 | dLLM新型安全漏洞，现有防御不足；俄语语音合成，数据与标注是核心。

本期的 10 篇论文如下：

[00:20] 😈 The Devil behind the mask: An emergent safety vulnerability of Diffusion LLMs（隐藏在面具后的恶魔：扩散大语言模型的一种新兴安全漏洞）

[01:12] 🎤 A Data-Centric Framework for Addressing Phonetic and Prosodic Challenges in Russian Speech Generative Models（解决俄语语音生成模型中语音与韵律挑战的数据中心框架）

[02:07] 🧩 Franca: Nested Matryoshka Clustering for Scalable Visual Representation Learning（Franca：用于可扩展视觉表示学习的嵌套套娃聚类）

[02:49] 🚀 Mono-InternVL-1.5: Towards Cheaper and Faster Monolithic Multimodal Large Language Models（Mono-InternVL-1.5：迈向更经济、更快速的单体多模态大语言模型）

[03:24] 🎨 CSD-VAR: Content-Style Decomposition in Visual Autoregressive Models（CSD-VAR：视觉自回归模型中的内容-风格分解）

[04:27] 🚀 RedOne: Revealing Domain-specific LLM Post-Training in Social Networking Services（RedOne：揭示社交网络服务中领域专用LLM的后训练）

[05:08] 🤝 Inverse Reinforcement Learning Meets Large Language Model Post-Training: Basics, Advances, and Opportunities（逆向强化学习与大语言模型后训练的结合：基础、进展与机遇）

[05:41] 🚫 Mitigating Object Hallucinations via Sentence-Level Early Intervention（通过句子级早期干预缓解物体幻觉）

[06:20] ⚡ The Generative Energy Arena (GEA): Incorporating Energy Awareness in Large Language Model (LLM) Human Evaluations（生成式能源竞技场 (GEA)：在大型语言模型 (LLM) 人工评估中融入能源意识）

[07:41] 📈 Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index（波动市场中基于期望分位数框架的定量风险管理：以富时指数为例）

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