2024.12.09 每日AI论文 | 提升多模态模型性能，优化文本到视频生成质量。

本期的 11 篇论文如下：

[00:27] 🌐 Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with Model, Data, and Test-Time Scaling（扩展开源多模态模型性能边界：模型、数据与测试时扩展）

[00:58] 🎥 LiFT: Leveraging Human Feedback for Text-to-Video Model Alignment（利用人类反馈进行文本到视频模型对齐）

[01:41] 🧠 MAmmoTH-VL: Eliciting Multimodal Reasoning with Instruction Tuning at Scale（MAmmoTH-VL：大规模指令调优激发多模态推理）

[02:24] 🤖 EXAONE 3.5: Series of Large Language Models for Real-world Use Cases（EXAONE 3.5：面向实际应用的大型语言模型系列）

[03:26] 🤖 Moto: Latent Motion Token as the Bridging Language for Robot Manipulation（Moto：作为机器人操作桥梁语言的潜在运动标记）

[04:10] 🚀 APOLLO: SGD-like Memory, AdamW-level Performance（APOLLO：类似SGD的内存，AdamW级别的性能）

[04:49] ⚡ SwiftEdit: Lightning Fast Text-Guided Image Editing via One-Step Diffusion（SwiftEdit：通过一步扩散实现闪电般快速的文本引导图像编辑）

[05:26] 🎥 GenMAC: Compositional Text-to-Video Generation with Multi-Agent Collaboration（GenMAC：基于多智能体协作的组合式文本到视频生成）

[06:07] ⏱ Mind the Time: Temporally-Controlled Multi-Event Video Generation（注意时间：时间控制的多事件视频生成）

[06:42] 🏠 2DGS-Room: Seed-Guided 2D Gaussian Splatting with Geometric Constrains for High-Fidelity Indoor Scene Reconstruction（2DGS-Room：基于种子引导的2D高斯喷射与几何约束的高保真室内场景重建）

[07:20] 🗣 DEMO: Reframing Dialogue Interaction with Fine-grained Element Modeling（DEMO：通过细粒度元素建模重构对话交互）

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