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In inglese
- Separare l’azione dall’osservazione egocentrica per simulare il mondo
- Deep learning incentrato sul recupero in reti neurali non parametriche in crescita
- VeriFine: ampliare la verifica per l’auto-miglioramento nel ragionamento incarnato
- PhysSkin++: animazione basata sulla fisica, in tempo reale e generalizzabile, tramite skinning neurale auto-supervisionato
- E2A-Bench: un benchmark per l’affidabilità del passaggio dalle evidenze alle azioni nel ragionamento sui grafici finanziari
- Il mixing conta: il bias legato alla posizione delle evidenze nei diversi mixer di sequenza per le domande e risposte su contesti lunghi
- DeCoPrune: potatura efficiente della cache KV per la diffusione video autoregressiva tramite la coerenza del denoising
- MULTI3IR: un benchmark per il recupero di informazioni multiprospettico, multidominio e multimodale
- Sostituire l’addestramento con la memoria: selezione listwise per Text-to-SQL
- Safin-1: sicurezza dall’interno attraverso l’evoluzione dello stato nativa della memoria
- Test-Time Memory Evolution può superare l’addestramento in fase di test nella scoperta scientifica?
- Integrare l’esperienza dell’agente nei pesi del modello di diffusione tramite distillazione del contesto on-policy
- Mobile-4DGS: Gaussian Splatting statico e dinamico unificato in tempo reale su dispositivi mobili
- Comprensione e localizzazione multimodali a grana fine con Generalized CycleGRPO
- A ciascuna ricompensa i token pertinenti: attribuzione del merito a livello di token specifica per ciascuna ricompensa nell’apprendimento per rinforzo con ricompense multiple
- Comprendere la multimodalità nella clonazione comportamentale generativa
- GRACE: compressione latente orientata alla generazione per generare video in modo efficiente
- Adattamento guidato dal backbone dopo il pretraining EEG: uno studio a capacità controllata
- Adattarsi senza gradienti: il trasporto affine delle statistiche e cosa può dirci il suo certificato
- Modellazione delle azioni nel mondo con pianificazione visiva progressiva
- Energy-Tweedie: lo score incontra lo score, l’energia incontra l’energia
- Addestrare LLM valutatori a partire dal feedback linguistico tramite autodistillazione selettiva per posizione
- CompoSET: un benchmark controllato a modifica singola per la composizionalità visione-linguaggio
- Capaci ma parsimoniosi: estrarre e caratterizzare le catene di ragionamento nascoste nei modelli di frontiera
- VL-DocIR: un benchmark per il recupero visivo di informazioni da documenti lunghi
- Nemotron-Labs-Diffusion-Uni: LLM a diffusione unificato con auto-perfezionamento elastico e distillazione on-policy tra paradigmi
- FlexRouter: apprendere insiemi complementari di modelli per l’instradamento flessibile degli LLM
- L’accuratezza dei monitor non è la risposta: un framework del valore decisionale per valutare i monitor di riavvio degli agenti di IA
- Un benchmark per la generazione di gesti ancorati allo spazio
- Spatial Memory Intelligence: modelli del mondo dotati di una memoria a lungo termine guidata dalla comprensione
- Quando la profondità inganna: valutazione comparativa dei modelli visione-linguaggio sull’ambiguità RGB-D indotta dagli specchi
- Modificare le immagini creando livelli riutilizzabili tramite distillazione composizionale del prior di modifica
- JockeyBench: valutare gli agenti LLM nelle decisioni sulle corse ippiche
- EmoRES-TTS: steering vettoriale potenziato dalla componente residua per la generazione di parlato emotivo
- 4Director: controllare i modelli del mondo video con la geometria 3D rigida
- AlayaVista: modellazione del mondo in streaming dagli stati panoramici ai video in prospettiva
- SpatialOPSD: auto-distillazione dell’intelligenza spaziale dalle tracce verificate di agenti di programmazione
- TaoMate-FVSR: ripristino di video facciali guidato dall’audio
- Che cosa rende efficaci le interazioni di un agente sociale? Apprendere da esiti verificabili in mondi abbinati
- Glance: il generatore è il proprio reranker