2025.07.15 | 数据集支持虚拟人生成；强化学习需防数据污染。

本期的 12 篇论文如下：

[00:24] 🗣 SpeakerVid-5M: A Large-Scale High-Quality Dataset for Audio-Visual Dyadic Interactive Human Generation（SpeakerVid-5M：用于视听二元交互式虚拟人生成的大规模高质量数据集）

[01:12] 🤔 Reasoning or Memorization? Unreliable Results of Reinforcement Learning Due to Data Contamination（推理还是记忆？数据污染导致强化学习结果不可靠）

[02:03] 🤖 EmbRACE-3K: Embodied Reasoning and Action in Complex Environments（EmbRACE-3K：复杂环境中的具身推理与行动）

[03:02] 🤔 REST: Stress Testing Large Reasoning Models by Asking Multiple Problems at Once（REST：通过同时提问多个问题来压力测试大型推理模型）

[03:56] 🧮 Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation（递归混合：学习动态递归深度以实现自适应Token级别计算）

[04:46] 🧠 LayerCake: Token-Aware Contrastive Decoding within Large Language Model Layers（LayerCake：大语言模型层内的Token感知对比解码）

[05:39] ⚖ CompassJudger-2: Towards Generalist Judge Model via Verifiable Rewards（CompassJudger-2：基于可验证奖励的通用判别模型）

[06:27] 🎬 MoVieS: Motion-Aware 4D Dynamic View Synthesis in One Second（MoVieS：一秒内实现运动感知的四维动态视角合成）

[07:18] 🧮 A Practical Two-Stage Recipe for Mathematical LLMs: Maximizing Accuracy with SFT and Efficiency with Reinforcement Learning（数学大型语言模型的实用两阶段方案：通过监督微调最大化准确率，通过强化学习优化效率）

[08:05] 🇰 From KMMLU-Redux to KMMLU-Pro: A Professional Korean Benchmark Suite for LLM Evaluation（从KMMLU-Redux到KMMLU-Pro：用于LLM评估的专业韩国基准套件）

[09:08] 🖼 DreamPoster: A Unified Framework for Image-Conditioned Generative Poster Design（DreamPoster：一个用于图像条件生成海报设计的统一框架）

[09:54] 🖼 Favicon Trojans: Executable Steganography Via Ico Alpha Channel Exploitation（Favicon木马：通过ICO Alpha通道利用实现的可执行隐写术）

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