Seventy3
73播客，名字取材于Sheldon最喜欢的数字，内容由NotebookLM生成，每天跟随AI读AI业界论文。
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Notable Guests
Episodes (702)
【第111期】LearnLM：Gemini在教育场景的应用
Seventy3
【第110期】PC Agent：通过学习人类认知过程来执行复杂的数字化工作
Seventy3
【第109期】AutoFeedback：使用智能体做自动反馈系统
Seventy3
【第108期】PAE：能够自主学习新的网页导航技能
Seventy3
【第107期】SGD-SaI：替代Adam类优化方法
Seventy3
【第106期】ScaleOT：保护隐私的大型语言模型离站微调的新型框架
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【第105期】MAXINFORL：最大化对底层任务信息增益的强化学习
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【第104期】STAR：无梯度的进化优化算法
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【第103期】开源和闭源大型语言模型的比较研究
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【第102期】Byte Latent Transformer (BLT)：用byte级替代token级
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【第101期】Large Concept Models (LCMs)
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【第100期】SLM更懂LLM提示词
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【第99期】GREATER：一种对于小模型的提示词优化技术
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【第98期】SPaR：通过搜索树改进LLM指令遵循
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【第97期】SCBench：基于KV Cache的评估长上下文LLM基准
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【第96期】AsyncLM：异步LLM函数调用
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【第95期】Student-Informed Teacher Training
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【第94期】AgentTrek：为GUI Agent生成高质量数据的pipeline
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【第93期】TARFLOW：一种基于 Transformer 的正则化流
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【第92期】Agentless：软件开发的Agent
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【第91期】[Mask] is all you need
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【第90期】SAT：Segment Any Text
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【第89期】PRoC3S：一种新颖的机器人规划系统
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【第88期】LLM Agent能否模拟人的信任行为？
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【第87期】Coconut：连续Latent空间的LLM推理
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【第86期】RLZero："imagine", "project" and "imitate"
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【第85期】GENMAC：用多智能体模式生成复杂动态视频
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【第84期】FedBone：大规模多任务联邦学习
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【第83期】Datalab：LLM Power BI 工作流
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【第82期】ALAMA：LLM自动选择思考策略
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【第81期】reverse thinking
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【第80期】Navigation World Models：Yann LeCun的世界模型
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【第79期】VisionZip：降低Visual token冗余度
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【第78期】OSDFace：单步人脸重建
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【第77期】VisVM：Vision Value Model
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【第76期】OmniFlow：Any-to-Any多模态rectified flow
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【第75期】cDPO：通过发掘critical tokens去修正回答
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【第74期】苏格拉底游戏：AI Agent的脑内活动
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【第73期】HiAR-ICL：LLM推理的ICL
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【第72期】LLM-Brained GUI Agents: A Survey
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【第71期】英伟达的audio大模型Fugatto
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【第70期】O1 Replication Journey：Part 2
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【第69期】O1 Replication Journey：Part 1
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【第68期】stream-x算法，省去Experience Replay的在线强化学习
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【第67期】BABY-AIGS：AI-Generated Science
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【第66期】Anthropic研究：给LLM评估加点“统计学”
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【第65期】Liquid Time-constant Networks：液体（神经）网络是什么？
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【第64期】NeuroClips：从fMRI数据还原大脑中视频
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【第63期】无论DPO还是PPO，Preference Feedback应该怎么用？
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【第62期】sCMs：比Diffusion更快的图像生成算法
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