Shownotes Transcript
大家好，欢迎收听'Hugging Face 每日AI论文速递'。今天是2024年7月16日，我们将带您快速浏览今日的13篇热门AI论文。本期内容涵盖了从大型语言模型的隐私风险到视频处理技术的创新，以及多语言模型的测试等多个前沿领域。现在，让我们立即进入精彩的论文世界吧！
[00:26] 📊 Qwen2 Technical Report（Qwen2技术报告）
[01:10] 🔒 Learning to Refuse: Towards Mitigating Privacy Risks in LLMs（学会拒绝：减轻LLMs中的隐私风险）
[01:50] 📊 The Good, The Bad, and The Greedy: Evaluation of LLMs Should Not Ignore Non-Determinism（好、坏与贪婪：评估LLMs时不应忽视非确定性）
[02:34] 🔍 Q-Sparse: All Large Language Models can be Fully Sparsely-Activated（Q-Sparse：所有大型语言模型都可以完全稀疏激活）
[03:09] 🤖 GRUtopia: Dream General Robots in a City at Scale（GRUtopia：大规模城市中梦想通用机器人的研究）
[03:46] 🎥 Masked Generative Video-to-Audio Transformers with Enhanced Synchronicity（具有增强同步性的掩码生成视频到音频转换器）
[04:22] 🤖 Make-An-Agent: A Generalizable Policy Network Generator with Behavior-Prompted Diffusion（Make-An-Agent：基于行为提示的扩散模型的通用策略网络生成器）
[04:55] 🔄 SHERL: Synthesizing High Accuracy and Efficient Memory for Resource-Limited Transfer Learning（SHERL：资源有限迁移学习中的高精度和高效内存合成）
[05:34] 📹 Video Occupancy Models（视频占用模型）
[06:11] 🎥 Noise Calibration: Plug-and-play Content-Preserving Video Enhancement using Pre-trained Video Diffusion Models（噪声校准：利用预训练视频扩散模型进行内容保持的视频增强）
[06:51] 🌟 DataDream: Few-shot Guided Dataset Generation（DataDream：少样本引导的数据集生成）
[07:29] 📚 MMM: Multilingual Mutual Reinforcement Effect Mix Datasets & Test with Open-domain Information Extraction Large Language Models（MMM：多语言互增强效应混合数据集与开放领域信息提取大型语言模型测试）
[08:09] 🔬 LAB-Bench: Measuring Capabilities of Language Models for Biology Research（LAB-Bench：评估语言模型在生物学研究中的能力）
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