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In inglese

• 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
• VeriPhy: ragionamento fisico agentico per la valutazione e il perfezionamento dei modelli del mondo
• Spolverare il fantasma: allocazione delle gaussiane per contenuti dinamici che svaniscono
• Prima l’energia e la latenza: come i vincoli di impiego ribaltano la scelta dei modelli per serie temporali
• 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
• Quando si può potare la propria rete? Uno studio dei neuroni intermedi nell’analisi sintattica del parlato multilingue
• SpecMRL: riprogettare Matryoshka Representation Learning nello spettro parametrico
• LUCA: un mondo sintetico per il ragionamento sperimentale
• Arresto anticipato senza calibrazione per il ragionamento chain-of-thought mediante e-processi
• La distillazione on-policy insegna nuove abilità, ma non nuove conoscenze
• CORE: migliorare il ragionamento composizionale negli embedding dei MLLM tramite distillazione del reranker
• DEFT: fine-tuning con disentanglement potenziato per modelli fondazionali EEG
• 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
• Scienza o fuffa? Un benchmark per individuare e mitigare la fuffa scientifica negli articoli generati dall’IA
• 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
• Capacità latente adattiva per i modelli del mondo
• 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
• MPQ: una prospettiva basata sul passaggio di messaggi per la quantizzazione post-addestramento
• Velox: la memoria spaziale rende efficienti i modelli del mondo
• 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
• Occamy-1.0: intelligenza aperta da 35B sulla frontiera di Pareto per il lavoro collaborativo
• UrbanGround: dalla percezione locale alla capacità di agire nello spazio in una città a scala reale
• Selezionare o risolvere? Cosa offre la verifica best-of-N nel ragionamento video
• Rufus-Air: una ricetta aperta di post-addestramento per LLM
• EmoReward: calibrazione autoevolutiva della ricompensa per l’addestramento RL alla generazione di video emotivi
• Classificazione multiclasse con caratteristiche utili rare: limiti fondamentali e ottimalità del Diversity Pursuit Higher Criticism Thresholding
• 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
• La fedeltà della chain-of-thought nei modelli di ragionamento varia a seconda di dove e come vengono presentati i segnali di preferenza
• $Δτ$-Bench: spingere gli agenti verso una capacità in evoluzione
• Valutare la comprensione della negazione nei modelli visione-linguaggio attraverso l’attenzione agli oggetti