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In inglese

• La tassazione temporale si aggrava con la compressione post-training dei modelli Whisper
• CodeMidas: scalare gli ambienti di RL per la programmazione agentica a partire dal codice stesso
• Complex KDA: comprendere e migliorare l’espressività di Kimi Delta Attention
• GameHorizon Suite: dati e valutazione su più orizzonti temporali nel gameplay
• Basta chiedere a Jev: l’apprendimento per rinforzo per decisioni calibrate come rilevatore zero-shot dei fallimenti dell’allineamento dell’IA
• BI-Agent e BI-Bench: verso l’automazione dell’intero processo di business intelligence
• MoME: miscela di embedding di memoria per la ricerca sparsa contestuale
• ASAP: analisi visiva per identificare e analizzare gli schemi nelle immagini generate dall’IA
• OSWorld-Pro: valutazione basata sui processi per gli agenti che usano il computer
• Quando le revisioni dell’IA addestrano i revisori IA: collasso del giudizio scientifico e mitigazione
• Geometria dei valori: composizione di vettori di task per l’allineamento delle preferenze etiche nei modelli linguistici
• Rufus-Air: una ricetta aperta di post-addestramento per LLM
• Calibrare la discrepanza tra docente e studente per la distillazione on-policy
• Il repository di codice di Schrödinger: gli LLM hanno imparato SWE-bench o l’hanno memorizzato?
• ReGround: collegare i commenti dei revisori alle evidenze multimodali
• Tri-PvP: mettere in luce il bias di modalità nei modelli linguistici di grandi dimensioni omni-modali attraverso conflitti tra evidenze percettive e proposizionali
• RGBD20K: un benchmark su larga scala per la segmentazione semantica RGB-D
• Agensh: scalare l’intelligenza organizzativa fino a 1.024 agenti
• JEPA-Anything: apprendere modelli predittivi in mondi diversi
• L’1% dei token può bastare: sulla stima del gradiente nella distillazione on-policy
• X-Planner: pianificazione dei compiti strutturata per eventi per l’intelligenza incarnata
• ImIR: addestramento con istruzioni per immagini per il ripristino di immagini con un unico modello
• AV-GRPO: apprendimento per rinforzo con diffusione e disaccoppiamento ancorato alla modalità per la generazione congiunta di audio e video
• Agenti di programmazione per problemi generalizzati di pianificazione di attività e movimento
• EmbodiedSWE: agenti di programmazione per la robotica a elevata destrezza su orizzonti temporali lunghi
• Il passato inquadra il futuro: la memoria per la generazione autoregressiva di video
• RAG-Safety-Bench: valutazione affidabile della sicurezza dei modelli linguistici aumentati con il recupero
• ShieldVLA: allineamento alla sicurezza consapevole della fattibilità per i modelli visione-linguaggio-azione
• SkillSpec: ragionamento sulle specifiche con mascheramento dell’intento per la correttezza delle skill degli agenti
• OmniFabric: sintesi di texture coerenti nello spazio UV per la ricostruzione di capi 3D
• StableVQ: Linee guida pratiche per addestrare tokenizer a quantizzazione vettoriale in modo stabile
• Dalla generazione di contenuti al supporto all’apprendimento: tutor video generativi guidati dalla pedagogia per l’apprendimento STEM
• Inversione temporale dei gradienti per la ricostruzione di traiettorie private nell’apprendimento per rinforzo incarnato
• HARMONY: Ragionamento agentico gerarchico per la sintesi da immagine monoculare a scena
• MintAct: un agente visivo unificato per gli ambienti digitali
• Addestrare la permanenza degli oggetti nei modelli del mondo
• BackTrend: valutare la previsione dei segnali deboli nella ricerca scientifica mediante ricostruzione a ritroso
• Flash-dLLM: caching KV consapevole dell’I/O e decodifica parallela per modelli linguistici di grandi dimensioni a diffusione veloci ed efficienti in termini di memoria
• SteerDuplex: modelli di dialogo vocale duplex controllabili
• JAREX: una funzione di acquisizione per la caratterizzazione algoritmica dei processi multi-obiettivo