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In inglese

• RGBD20K: un benchmark su larga scala per la segmentazione semantica RGB-D
• AReA: attenzione a campo recettivo adattivo per Diffusion Transformer efficienti ad alta risoluzione
• Cache KV in fase di elaborazione con ancore pulite per accelerare la diffusione video autoregressiva
• Agensh: scalare l’intelligenza organizzativa fino a 1.024 agenti
• Oltre la previsione del futuro: il denoising come adattamento generativo per il controllo robotico
• Thinking-in-Bets in fase di test riduce le revisioni compiacenti degli agenti LLM
• Mostrare anziché fare: insegnare per dimostrazione
• Apprendimento per rinforzo multiagente cooperativo per il market making nei book degli ordini dei mercati predittivi
• APM-Bench: un benchmark per la memoria persistente tra sessioni negli assistenti per video in streaming in prima persona
• Validazione multicentrica internazionale dell’adattamento di dominio non supervisionato per distinguere con precisione tra sviluppo retinico normale e anomalo
• JEPA-Anything: apprendere modelli predittivi in mondi diversi
• Completare il compito non basta: valutare gli agenti basati su modelli linguistici che usano strumenti tenendo conto degli effetti collaterali
• Verifica delle ipotesi di identificazione nelle valutazioni causali delle politiche climatiche basata sulle evidenze
• Più metodi, agenti migliori? Una verifica alla prova dei fatti sull’autodistillazione nell’apprendimento per rinforzo agentico
• Investor’s Last Exam: l’IA può fare investimenti azionari senza conoscere il futuro?
• Ripensare l’archiviazione dei video per l’addestramento dell’IA: eliminare le dipendenze tra fotogrammi per un accesso casuale efficiente
• RSIAgent: esplorazione autonoma per l’auto-miglioramento ricorsivo in nuovi ambienti
• Recursive Code World Models: costruire mondi complessi attraverso programmi di scena ricorsivi
• SFE-O: un’ontologia per l’IA basata sulla conoscenza nell’estrazione e nel frazionamento della biomassa con CO$_2$ supercritica
• Agent Mosaic: riconoscere le fughe di informazioni riservate nei sistemi agentici basati su LLM
• Potenziare gli agenti edge: un’analisi sistematica della collaborazione edge-cloud nell’esecuzione degli agenti basati su LLM
• TurnTurk-GPT: previsione basata sul testo del passaggio di turno in turco
• CHORD: rilevamento delle allucinazioni tra modelli tramite discriminazione relazionale su grafi
• Raven: l’harness degli harness per un’intelligenza agentica componibile
• Oltre due iterazioni: una ricetta scalabile per i Mixture-of-Experts con loop
• Segui il gradiente: risalire ai dati di addestramento all’origine del deterioramento della sicurezza
• Caos nel testo: la preferenza per una modalità nei retriever a modalità miste
• Pensare visivamente nello spazio e nel tempo: ragionamento ancorato ai dati visivi per la segmentazione video
• Multics: modello generativo di mondi multigiocatore con comunicazione gerarchica
• CroissantMiner: estrazione e validazione automatizzate dei metadati Croissant per i dataset di ML
• PN-Mix: quantizzazione a precisione mista della cache delle key guidata dalla norma delle coppie per un’inferenza efficiente degli LLM con output lunghi
• L’1% dei token può bastare: sulla stima del gradiente nella distillazione on-policy
• DTA-GT: Transformer per grafi sensibile alla direzione e alla topologia per l’apprendimento di rappresentazioni di reti neurali
• Non tutte le chiamate richiedono un modello di frontiera: valutazione dei piccoli modelli linguistici per punto di chiamata in un sistema di domotica agentico operativo
• Verso un co-scienziato agentico utilizzabile in locale: pianificazione con modelli di piccole dimensioni per le prime fasi della scoperta di farmaci
• F2G-Pose: lifting delle feature dei modelli fondazionali guidato dalla geometria per la stima diretta della posa degli oggetti a livello di categoria da RGB-D
• EVA-Cap: ottimizzare la generazione di didascalie per video audiovisivi mediante l’allineamento incentrato sugli eventi
• Rete ibrida di attenzione cross-modale per la diagnosi precoce del tumore al seno in contesti clinici con risorse limitate
• Modelli di generazione video: una rassegna sul post-training e sull’allineamento
• FragFlex: generazione flessibile di molecole basata su frammenti per esplorare il vasto spazio chimico