本期的 5 篇论文如下：

[00:42] TOP1(🔥70) | 🌐 Molmo and PixMo: Open Weights and Open Data for State-of-the-Art Multimodal Models（Molmo 和 PixMo：用于最先进多模态模型的开放权重和开放数据）

[02:56] TOP2(🔥64) | 🖼 Imagine yourself: Tuning-Free Personalized Image Generation（想象你自己：无调参个性化图像生成）

[05:08] TOP3(🔥48) | 🤖 Programming Every Example: Lifting Pre-training Data Quality like Experts at Scale（编程每个示例：大规模提升预训练数据质量如专家）

[07:15] TOP4(🔥44) | 😂 YesBut: A High-Quality Annotated Multimodal Dataset for evaluating Satire Comprehension capability of Vision-Language Models（YesBut：一个用于评估视觉语言模型讽刺理解能力的高质量多模态数据集）

[09:07] TOP5(🔥39) | 🤖 RACER: Rich Language-Guided Failure Recovery Policies for Imitation Learning（RACER：丰富的语言引导失败恢复策略用于模仿学习）

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【周末特辑】9月第5周最火AI论文 | 开放权重多模态模型，无调参个性化图像生成。 11:32 Share

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【周末特辑】9月第5周最火AI论文 | 开放权重多模态模型，无调参个性化图像生成。