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In inglese
- LensErase: un modello fondazionale per cancellare qualsiasi cosa
- La distillazione on-policy distilla davvero? Da un modello docente rumoroso all’auto-miglioramento
- Multilingual GSM-Symbolic: da cosa dipende il trasferimento delle capacità tra le lingue?
- Verso la sintesi automatica di tattiche scacchistiche interpretabili
- Chiedere ciò che non era mai stato richiesto: proattività orizzontale e verticale negli agenti
- Graph Machine: verso un preaddestramento migliore grazie agli archi
- BrickBench: valutare la progettazione agentica con i mattoncini
- PINT: un modello unificato con intento predittivo condiviso per la manipolazione robotica
- Agente di interazione duplex multimodale
- PlaylistEval: ci si può fidare dei valutatori video-linguistici su video lunghi un giorno e oltre?
- Apprendimento con sezioni temporali per rilevare i video generati dall’IA con 400$\times$ FLOP in meno
- PAR: Progress-Aligned Recurrence per la generalizzazione rispetto alla lunghezza nel tracciamento dello stato
- Reti neurali bayesiane con distribuzioni a priori basate sul processo di Dirichlet applicate alla distribuzione generatrice dei dati per funzioni di valore randomizzate nell’apprendimento per rinforzo profondo
- Ogni token ha bisogno del proprio insegnante: auto-distillazione on-policy adattiva con più insegnanti
- DecepEval: un benchmark per valutare l’inganno negli agenti basati su LLM
- InvestigationWorlds: un ambiente agentico per le indagini legali
- Ripensare il contesto locale per la ricostruzione 3D in streaming su lunghi orizzonti temporali
- InfiniDream: mondi 3D fotorealistici aperti attraverso la generazione procedurale
- KASALv2: classificazione completamente automatica delle simmetrie rotazionali 3D e localizzazione degli assi
- DreamX: un modello di diffusione video è un apprendente universale di azioni latenti
- Valutare la creatività dei LLM attraverso le prestazioni nella coda lunga
- Scalare la dimostrazione di teoremi in Lean per la verifica del codice nel mondo reale
- Modelli sensore-linguaggio-azione
- BaRe-Mem: memoria bayesiana dell’affidabilità per una consultazione robusta e adattiva tra agenti
- Non funzionanti fin dall’arrivo: artefatti di LLM quantizzati non funzionali nei registri pubblici di modelli e come individuarli
- UserArena: un benchmark della simulazione interattiva degli utenti per agenti che gestiscono acquisti su orizzonti lunghi
- EngramEdit: aggiornamenti disaccoppiati delle conoscenze negli LLM tramite memoria condizionale
- La direzione degli aggiornamenti dei parametri on-policy è alla base della generalizzazione nel post-training degli LLM
- Architect-Ant: arredamento automatico modificabile delle planimetrie architettoniche
- Memento 3: automiglioramento ricorsivo basato su modelli attraverso manuali di regole riflessivi
- Ricerca approfondita in ambienti web reali
- OverSeer: modelli del mondo multiagente oltre ciò che vedono gli agenti
- Attenzione casuale: ripensare l’espulsione dalla cache KV per un ragionamento efficiente
- DreamRealm: esplorare e materializzare mondi di allucinazioni per modelli di visione-linguaggio affidabili
- Rendering di splat gaussiani 3D basato su transformer
- DoSA: attenzione sparsa a punti
- Un’architettura di caching a tre livelli per la ricerca web a bassa latenza con LLM su hardware CPU standard
- SketchDirector: disegnare scene complesse tramite ragionamento agentico sulla disposizione e perfezionamento dei dettagli
- Valutare nello spazio latente: modellazione generativa efficiente della ricompensa tramite una compressione che preserva la semantica
- WearableQA: un benchmark per il ragionamento sulla salute a partire da dati reali di dispositivi indossabili