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In inglese

• DiagEvo: autoevoluzione guidata dalla diagnosi tramite una memoria gerarchica degli errori
• CVSS-X: un corpus multilingue di traduzione vocale da voce a voce per 28 lingue
• Generazione visiva agentica: dai modelli generativi al controllo agentico
• Un benchmark in continua evoluzione per il recupero delle informazioni dalle cartelle cliniche elettroniche
• Selezione dinamica di esempi importanti per il fine-tuning con rinforzo
• FLAT: ricampionamento di immagini e testo in token transmodali allineati di lunghezza flessibile in 1D per il recupero e la generazione
• Kalman Delta Networks: memoria associativa consapevole dell’incertezza
• Verifiable Hidden Dynamics Play: generare ambienti di RL per agenti a partire da meccanismi risolti
• Lightning Weave: migliorare la frontiera tra accuratezza ed efficienza dei modelli di ragionamento attraverso la combinazione di capacità
• HarvestBench: misurare se gli agenti basati su LLM sono disposti a pagare per evitare di uccidere animali
• StepGuard: apprendere guardrail a livello di singolo passaggio con supervisione scalabile e bilanciamento tra sicurezza e utilità
• Una misura comune della comunicazione per le interfacce cervello-computer per il parlato
• SyncWorld: la calibrazione visiva consente ai modelli del mondo di funzionare come simulatori zero-shot
• StudentBench: il tutoraggio con l’IA e quello umano producono progressi equivalenti nella preparazione al GRE
• RelateAnything: predizione in tempo reale delle relazioni a vocabolario aperto da input di qualsiasi tipo
• MiniMax-H3 sa ragionare sul mondo fisico? Una valutazione di un modello generativo omnimodale
• CRISP: Cliff-awaRe Input-adaptive Sparse Prefilling con instradamento basato sulla struttura della massa
• ProgramDistill: dalle applicazioni web interattive a task SWE verificabili guidati da applicazioni di riferimento
• DriveZero: guida end-to-end oltre le dimostrazioni umane
• Emergenza convergente dell’apprendimento in contesto nelle diverse modalità
• Addestrare meglio, non di più: cambiare strategia di addestramento nell’apprendimento attivo in base a un segnale
• DRG-MAPPO: apprendimento per rinforzo multiagente gerarchico con grafo dinamico dei ruoli per il combattimento aereo cooperativo
• The Functionalizer: decomposizione funzionale senza perdita per la tokenizzazione in sottoparole
• Non mascherare l’ambiente: la supervisione delle osservazioni cambia il modo in cui gli agenti esplorano durante l’apprendimento per rinforzo
• SAS: sparsificazione semplice dell’attenzione mediante ottimizzazione end-to-end dell’ordinamento del contesto
• Autodistillazione negativa: imparare a ragionare evitando gli errori
• Scegli il tuo veleno: come selezionare insiemi di esempi avvelenati per attacchi backdoor più efficaci contro gli LLM
• FLEET: dall’entropia dei logit a traiettorie potenziate nella generazione del testo
• Chiedere o rispondere: un quadro decisionale per intervenire sulla disinformazione sanitaria nei dialoghi a più turni
• Verso una curatela partecipativa dei dataset vocali: un caso di studio queer e un quadro concettuale
• OmniVChat: sintesi, benchmarking e addestramento per il dialogo audiovisivo nativo
• Manipolazione di oggetti lineari deformabili mediante il controllo Model Predictive Path Integral con apprendimento basato su reti Long Short-Term Memory bidirezionali
• SceneMosaic: generazione efficiente e diversificata di scene pronte per la simulazione attraverso l’evoluzione agentica ibrida dei layout
• Addestramento, apprendimento e inferenza: dinamiche unificate dei sistemi neurali
• Ottimizzazione delle policy adattiva alla difficoltà e strutturata ad albero per ampliare la copertura del ragionamento nell’RLVR
• ReactHuman: un benchmark fondato sulla fisica per decisioni reattive simili a quelle umane nei modelli linguistici multimodali incarnati
• RRSI: auto-miglioramento ricorsivo regolarizzato dei sistemi di supporto agli agenti
• BRIDGE-EEG: un ponte tra il preaddestramento autosupervisionato e l’impiego efficiente nella classificazione EEG tra dataset
• GraphSkillEvo: ottimizzazione evolutiva delle abilità strutturate in forma di grafo
• Il ragionamento omni-streaming