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In inglese
- Cosa Git non registra: la leggibilità della provenienza in due repository di ricerca assistita dall’IA
- OpenFrontiers: una raccolta di problemi di ricerca aperti e un benchmark per la riscoperta scientifica
- GNN-CB: un benchmark basato su competizioni di reti neurali a grafo per valutare esseri umani e LLM
- AdaTutoRank: imparare a riordinare insiemi di documenti tramite Adaptive Tutoring Optimization per RAG e la ricerca approfondita
- Alla prova delle tracce: un benchmark per l’affidabilità degli harness degli agenti di IA e l’attribuzione dei fallimenti
- I modelli linguistici imparano a migliorare i modelli linguistici
- Il metodo del fibrato dei punti fissi su domini costituiti da prodotti di simplessi derivanti dagli equilibri di gioco
- L’uso dei modelli linguistici da parte dei clinici diverge dal modo in cui i modelli vengono valutati
- MemLife: organizzare le memorie a lungo termine dei video egocentrici e ragionare su di esse
- StyleStream 2.0: conversione dello stile vocale in streaming, rapida e controllabile
- Kronecker Delta Rule per l’attenzione lineare su contesti lunghi
- Agenti di programmazione autoevolutivi: dai programmi digitali all’intelligenza nel mondo fisico
- SleuthVLM: abbiamo davvero bisogno dell’audio nei video per comprenderli in modo omni?
- PR-OPD: autodistillazione on-policy delle rappresentazioni privilegiate per l’apprendimento per rinforzo degli agenti
- SWEeper-Bench: gli agenti sanno individuare bug nel software interattivo?
- Composizionalità della generazione aumentata dal recupero
- La scalabilità nei videogiochi: prosecuzione del pre-addestramento per agenti incarnati in diversi mondi virtuali
- Molte risposte giuste, un solo esempio di addestramento: eliminare da GRPO il rumore dovuto a chi risponde nei sistemi di raccomandazione basati su LLM
- NitroFusion2: portare la perdita avversaria nel flusso testuale dei transformer di diffusione multimodali
- I modelli linguistici per LiDAR comprendono davvero le relazioni spazio-temporali?
- Gli MLLM allucinano quando la distribuzione dell’informazione devia nelle teste sinergiche
- FoldingAgent: inferire procedure parametriche per gli origami dai video dimostrativi
- rTaste: Gli agenti di ricerca hanno gusto? Valutare il giudizio nelle fasi iniziali della ricerca
- FALCON: un framework indipendente da modelli e dataset per generare dati sintetici per coppie NL2SQL
- CheatBench: misurare lo sfruttamento delle ricompense negli agenti di IA
- EAU: coevoluzione di ambiente, agente e utente per addestrare agenti incentrati sull’utente
- OS-Helix: unificare l’interazione con la GUI e l’esecuzione di codice negli agenti nativi che usano il computer
- RealityBench: ambienti simulati per valutare la capacità di un modello visione-linguaggio di documentare il lavoro fisico svolto dalle persone
- Ego2Act: valutare la manipolazione finalizzata a un obiettivo nella generazione di video in prima persona
- RSI Arena: verso l’automiglioramento ricorsivo con il feedback umano
- Modello del mondo egocentrico multiagente con interazioni incarnate a grana fine
- Non tirare a indovinare, chiedi con criterio: valutazione comparativa e addestramento della richiesta proattiva di chiarimenti nelle conversazioni con LLM in dominio aperto
- Prevedere le curve dei miglioramenti della qualità percepita dagli esseri umani con l’ottimizzazione locale di un proxy a partire da valutazioni ripetute
- Rispondere nella varietà linguistica dell’utente: coppie di adattamento calibrato per il post-addestramento
- AgentGarten: mondi definiti dal codice per agenti in evoluzione
- SpaceFlow: generazione 3D controllabile localmente
- Estrazione basata su agenti e guidata da uno schema delle conoscenze sui processi dei materiali dalla letteratura scientifica
- Apprendimento continuo incentrato sulla memoria per gli agenti di IA
- ReSAIL: mitigare il collasso nell’auto-distillazione iterativa degli agenti
- MEND: apprendimento per rinforzo per i modelli di flusso tramite matching prossimale delle velocità