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In inglese
- UniForge3D: ricostruzione e generazione 3D congiunte in uno spazio condiviso guidato da un’ancora
- Non tutti i token meritano di essere distillati: supervisione selettiva per Direct-OPD
- RenderFormer-V2: rendering neurale con primitive di scena eterogenee
- Distillazione del privilegio 3D instradato per il ragionamento spaziale nei modelli visione-linguaggio
- RSIPO: ottimizzazione ricorsiva delle politiche con auto-miglioramento per l’apprendimento per rinforzo agentico tramite la coevoluzione delle competenze e delle politiche
- Verso valutatori VLM affidabili: invarianza condizionata allo stato e diagnostica consapevole della presentazione
- Cowork-Gym: generare ambienti di lavoro interattivi su larga scala
- UMAS: quantificazione dell’incertezza a livello di sistema per sistemi LLM multi-agente
- ActionOPD: distillare le decisioni, non i token
- CADFather: ricostruzione CAD autonoma mediante l’uso coordinato di strumenti
- Continual Learning Exam: valutare con benchmark la RSI su lunghi orizzonti temporali e l’apprendimento dall’esperienza negli agenti LLM
- WeVisOne-VL: percezione visiva unificata dagli oggetti ai pixel
- TimeEvo: autoevoluzione di un agente per serie temporali guidata dai fallimenti
- Apprendere l’editing 3D senza supervisione su coppie tramite la distillazione di un prior generativo
- DialFork: oltre la correttezza fattuale, per valutare le allucinazioni procedurali negli agenti conversazionali
- AgentVQA: un benchmark unificato per la comprensione visiva degli agenti
- Video-Coder: rafforzare la programmazione agentica per la generazione di video
- EdgeKernelBench: generazione unificata di kernel guidata da LLM per backend edge
- TESS: traduzione, esplorazione, simulazione e ricerca guidate dagli LLM per la pianificazione di compiti per agenti incarnati
- LLM-Attack Suite: un framework unificato di red teaming per valutare la privacy dei sistemi LLM suddivisi e distribuiti
- Imparare a orientare, orientare per vedere: alla scoperta della geometria di RLVR nei modelli linguistici di grandi dimensioni tramite vettori addestrabili
- HALO: valutazione granulare degli agenti proattivi ancorata al giudizio umano
- Dal retrieval alle decisioni tipizzate: modelli System One calibrati a partire da encoder di frasi biomediche
- Verso una normalizzazione inversa del testo simultanea ed efficiente con un modello linguistico da testo a testo preaddestrato e una politica Read-Tag-Write
- SpecMRL: riprogettare Matryoshka Representation Learning nello spettro parametrico
- Open-o3-Video-v2: cerca, localizza e ragiona sulla base di evidenze spazio-temporali verificabili
- StructRL: apprendimento per rinforzo strutturato online per compiti di visione-linguaggio-azione a lungo termine
- Che cosa migliora davvero l’apprendimento per rinforzo multi-turno negli agenti LLM?
- EarlySelectKV: selezione anticipatoria di KV tramite query proxy tra livelli
- Navigazione visivo-linguistica multiagente sistematica: formulazione, benchmark e metodo
- Non perdere il filo: potenziare gli agenti LLM a lungo orizzonte con l’autoallocazione delle risorse cognitive
- HyperBrowseComp: uno stress test multilingue e multimodale per agenti di navigazione web
- VibeEdit: modifica delle immagini con istruzioni sul canvas
- PARSER: leggere in parallelo, ragionare in profondità per agenti LLM con contesti lunghi
- VidDub: distillazione consapevole della sostituzione per il doppiaggio video in due passaggi
- UrbanGround: dalla percezione locale alla capacità di agire nello spazio in una città a scala reale
- EmoReward: calibrazione autoevolutiva della ricompensa per l’addestramento RL alla generazione di video emotivi
- Agent Sociodrama: ridefinire i profili degli agenti LLM in base alle dinamiche sociali
- WebAnything: dal web selvaggio ad ambienti scalabili per agenti
- SpatialChain: un benchmark per verificare la fedeltà del ragionamento spaziale nei VLM