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In inglese
- Auto-MD-bench: valutare gli agenti di ricerca autonoma in compiti medici reali
- OpenMobile-2: agenti mobili versatili grazie ad ambienti scalabili e strumenti nativi delle app
- CodeGraph: grafo della conoscenza a tassonomia aperta per il codice sorgente con ancoraggio a Wikidata
- Lo stato e il destino della valutazione multilingue e contestuale nel mondo dell’NLP
- AREX-2: verso agenti capaci di migliorarsi autonomamente attraverso compiti di riflessione su orizzonti lunghi
- REMORY: apprendere una memoria residua per compattare il contesto
- Posizione: è il momento di virtualizzare i modelli fondazionali con un livello di sistema operativo auto-evolutivo
- Gli agenti di IA possono fare scoperte scientifiche a carattere aperto? Le evidenze emerse da Station
- 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?
- Vision-language-action o world-action? Solo modelli di azione
- EviRover: potenziare la percezione agentica oltre un singolo sguardo
- QwenGyre: un framework elastico di apprendimento per rinforzo per addestrare agenti a orizzonte estremamente lungo
- Imparare in modo efficiente quando ragionare e quando no: ottimizzazione della policy del token radice per il ragionamento adattivo
- DF26: non riusciamo più a distinguere il falso dal vero
- PhyProbe: ripensare la valutazione della coerenza fisica nei video generati
- Pensieri basati su principi per sistemi LLM ricorsivi latenti
- HLA-WM: attenzione lineare ibrida per modelli del mondo video a lungo orizzonte
- Omni-Decision: pianificazione basata su un registro delle evidenze per agenti omni-modali
- Fin dove possono arrivare gli agenti di programmazione nella generazione visiva?
- Flusso ottico guidato da modelli fondazionali
- Apprendere una geometria discriminativa per i Drifting Models
- OpenStripe consente l’identificazione open-set e la profilazione spaziale delle strisce nelle tigri dell’Amur allo stato selvatico
- Dagli obiettivi di ricerca alla conclusione scientifica: valutare gli agenti attraverso ricerche di fisica fondate su evidenze
- Skill$^{\infty}$: auto-miglioramento ricorsivo per l’ottimizzazione delle skill degli agenti
- R$^2$Orch: auto-miglioramento ricorsivo per l’orchestrazione di agenti tramite auto-gioco all’interno di un ciclo di internalizzazione delle competenze
- Sulla privacy intrinseca del campionamento dalla distribuzione a posteriori: un quadro unitario basato sulla divergenza di Rényi
- TStruct: apprendere strutture temporali condivise per la previsione a lungo termine delle serie temporali
- Fondamenti dei modelli linguistici di grandi dimensioni
- Selezionare, comprimere, reinvestire: uno studio controllato sull’allocazione dei token visivi nei MLLM per video lunghi
- VIS-Ground: narrazione video interattiva con ancoraggio contestuale
- PnP-Transformer: un risolutore neurale per la stima della posa 6D degli oggetti
- MADS: simulazione del dialogo multi-agente per agenti conversazionali robusti
- Valutazione della generalizzazione di nnU-Net tra diverse popolazioni con tumore cerebrale in BraTS-GoAT 2026
- OpenTumorBoard: un benchmark basato su dati reali delle traiettorie di discussione dei comitati oncologici multidisciplinari
- DaCe-DT: apprendimento per rinforzo multi-task offline incentrato sui dati tramite prompt adattivi e correzione delle traiettorie per compiti eterogenei
- ALIVE: inserimento di oggetti allineato alle interazioni per l’editing video guidato dal primo fotogramma
- Perlopiù lettura: che cosa misurano i punteggi a libro aperto degli adattatori LoRA a livello di documento
- Migliorare la generazione di dati sintetici per l’analisi delle argomentazioni mediante apprendimento per rinforzo avversario
- ChanSFormer: un vision transformer agnostico ai canali per immagini Cell Painting multicanale