晨晰 DawnBrief · 千人千面 arXiv / NeurIPS / CVPR / ICML AI 驱动摘要 · 每日送达 N 39°54′ E 116°23′ FOLIO/01 cs.AI / cs.LG / cs.CL / cs.CV 个性化筛选引擎 · v0.2 MVP 晨晰 DawnBrief · 千人千面 arXiv / NeurIPS / CVPR / ICML AI 驱动摘要 · 每日送达 N 39°54′ E 116°23′ FOLIO/01 cs.AI / cs.LG / cs.CL / cs.CV 个性化筛选引擎 · v0.2 MVP
[ 01 / 06 ] — HERO N 39°54′ E 116°23′

千人
千面
晨报.

身份
AI 科研助理系统
能力
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v0.2 MVP — 开发中
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arXiv + 顶会 RSS 实时采集
07×
多维评分引擎
venue · 关键词 · 新颖性
01.
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定时生成,邮件送达
[ 02 / 06 ] — ABOUT

属于你的
AI 科研
助理

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[ 03 / 06 ] — DOMAINS 支持订阅的研究领域
— 01 /cs.AI — 人工智能arXiv
— 02 /cs.LG — 机器学习arXiv
— 03 /cs.CL — 计算语言学arXiv
— 04 /cs.CV — 计算机视觉arXiv
— 05 /cs.RO — 机器人学arXiv
— 06 /NeurIPS — 神经信息处理顶会
— 07 /ICML — 国际机器学习顶会
— 08 /CVPR — 计算机视觉顶会
— 09 /ICLR — 学习表征顶会
— 10 /ACL — 计算语言学顶会
— 11 /stat.ML — 统计机器学习arXiv
— 12 /自定义 RSS 源用户配置
[ 04 / 06 ] — KEYWORDS 今日 5 篇提炼出的研究关键词
01
Long-context
长上下文建模今日新增多篇,窗口与检索增强方向持续升温。
3 篇cs.LG
02
Agentic VLM
视觉语言智能体成为多模态主线,工具调用与规划能力受关注。
2 篇cs.CV
03
Preference tuning
偏好对齐出现轻量化新方法,训练成本显著下降值得对标。
2 篇cs.CL
04
Reasoning eval
开放式推理评测体系更新,新基准对现有模型区分度更高。
1 篇cs.AI
[ 05 / 06 ] — TODAY'S BRIEF

Long-Context Multimodal Agents for Scientific Video Understanding

与你关注的多模态推理和长上下文建模高度相关,适合加入“方法对标”标签。

  • + 今日 5 篇精选论文
  • + 推荐理由 & 关键标签
  • + 一键入库 / 收藏 / 批注
  • + 4 个研究关键词提炼
  • + 领域来源 & 评分
— 01 Long-Context Multimodal Agents for Scientific Video Understanding +

与你关注的多模态推理和长上下文建模高度相关,适合加入“方法对标”标签。

来源 CVPR 2026 评分 9.2 编号 01 / 5
阅读原文 →
— 02 Efficient Preference Alignment for Vision-Language Models +

提出轻量化偏好对齐方案,训练开销低,可作为 VLM 微调基线。

来源 ICLR 2026 评分 8.7 编号 02 / 5
阅读原文 →
— 03 Benchmarking Open-Ended Reasoning in Multimodal Systems +

新评测基准对开放式推理区分度高,适合纳入你的评测体系。

来源 NeurIPS 2025 评分 8.4 编号 03 / 5
阅读原文 →
— 04 Retrieval-Augmented Long-Context Transformers at Scale +

检索增强与长上下文结合的工程实践,对落地部署有参考价值。

来源 arXiv 评分 8.1 编号 04 / 5
阅读原文 →
— 05 Tool-Use Planning for Autonomous Research Agents +

智能体工具调用与多步规划,与 agentic VLM 方向互补。

来源 ACL 2026 评分 7.9 编号 05 / 5
阅读原文 →
[ 05 / 06 ] — PROCESS
01.
采集
每日自动拉取 arXiv 新论文及顶会 RSS,构建全局论文池,去重标准化。
02.
评分
按你的 profile 多维打分:venue 等级、关键词匹配、发表时效加权求和。
03.
总结
LLM 为高分论文生成结构化摘要,提炼贡献、方法与关键发现,保留信息密度。
04.
发送
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[ 06 / 06 ] — SUBSCRIBE

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— 01 / MVP 测试用户 · gaojingjun1217@163.com 1 份 · 5 篇