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2025-07-03 周四共 7 篇:生成 1 · 代码生成 0 · 智能体 0 · 世界模型与具身 1 · 理解 1 · 音频 3 · 多语 0 · 基础模型 1
生成
文生图 0图编辑 1视频生成 03D 生成 0
代码生成
Visual2Code 03D2Code 0
智能体
GUI Agent 0代码 Agent 0工具调用 0
世界模型与具身
世界模型 0具身智能 1
理解
VLM 1OCR 0
音频
音频 3
多语
多语言与翻译 0
基础模型
LLM 1统一多模态 0

这一天为历史补采:作者单位只来自 OpenAlex,入选论文比每日更新少;要点由 AI 根据论文摘要生成,以原文为准。

共 7 篇

具身智能P1 顶会ICML 2025公告日期引用 —

SE(3)-Equivariant Diffusion Policy in Spherical Fourier Space(在新窗口打开)

提出 Spherical Diffusion Policy,在球面 Fourier 空间实现 SE(3) 等变,提升 3D 场景变换下的操作泛化。

  • 将球面 Fourier 嵌入状态、动作与去噪过程以实现 SE(3) 等变
  • 球面 FiLM 与球面去噪 temporal U-net 实现时空等变且高效
  • 20 个仿真与 5 个真实机器人任务上显著优于强基线
图编辑P1 顶会ICCV 2025公告日期引用 —

ReFlex: Text-Guided Editing of Real Images in Rectified Flow via Mid-Step Feature Extraction and Attention Adaptation(在新窗口打开)

针对 ReFlow 提出免训练真实图像文本编辑,利用 mid-step latent 与注意力注入,无需 mask 与源 prompt。

  • 分析多模态 transformer 中间表示并提取三类关键特征用于真实图编辑
  • mid-step 反演 latent 与注入时注意力适配以提升可编辑性与文本对齐
  • 两基准九基线下表现更优,人工评测用户偏好明显
LLMP1 顶会ACL 2025公告日期引用 —

Gradient-Adaptive Policy Optimization: Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models(在新窗口打开)

将人类价值对齐建模为多目标优化,提出 GAPO/P-GAPO 用多梯度下降平衡冲突偏好。

  • 用多梯度下降与自适应梯度缩放得到 Pareto 最优更新方向
  • P-GAPO 引入用户对各目标的偏好以获得更贴合需求的 Pareto 解
  • Mistral-7B 上在 helpfulness 与 harmlessness 上优于 SOTA 对齐方法
VLMP1 顶会NeurIPS 2025公告日期引用 —

SafePTR: Token-Level Jailbreak Defense in Multimodal LLMs via Prune-then-Restore Mechanism(在新窗口打开)

分析 MLLM 越狱根因,提出免训练 SafePTR:在脆弱层剪枝有害 token 并在后续层恢复良性特征。

  • 系统分析有害多模态 token 在何处、如何绕过 MLLM 安全机制
  • 发现早期-中层不足 1% token 即可诱发不安全行为
  • SafePTR 免训练、无额外算力开销,三 MLLM 五基准上 SOTA 安全表现
音频P1 顶会INTERSPEECH 2025公告日期引用 —

Voice Conversion for Likability Control via Automated Rating of Speech Synthesis Corpora(在新窗口打开)

提出可控语音喜好度的 voice conversion,并用预测器自动标注大规模合成语料以扩展训练数据。

  • 在保留说话人身份与语言内容前提下控制语音可喜好度
  • 训练 likability 预测器并自动标注大规模 TTS 语料
  • 主客观评测表明预测器与人工评分相关,且转换方法有效
音频P1 顶会INTERSPEECH 2025公告日期引用 —

First Steps Towards Voice Anonymization for Code-Switching Speech(在新窗口打开)

首次研究语码转换场景下的 voice anonymization,构建语料并适配多语匿名模型。

  • 首次系统考察 code-switching 语音的匿名化问题
  • 准备两套语料并适配多语匿名模型
  • 仅多语系统在隐私与效用保留上表现良好,并讨论 spontaneous 数据评测难点
音频P1 顶会INTERSPEECH 2025公告日期引用 —

A Dataset for Automatic Assessment of TTS Quality in Spanish(在新窗口打开)

发布西班牙语 TTS 自然度主观标注数据集,并训练自动 MOS 预测模型。

  • 4326 条音频、52 个 TTS/人声系统,据称为首个西语 TTS 质量评估库
  • 按 ITU-T P.807 设计主观实验,92 名参与者标注
  • 微调与 frozen SSL 下游网络在五点 MOS 上 MAE 约 0.8