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In inglese
- PVDepth: stima della profondità nei video panoramici tramite adattamento spazio-temporale consapevole della geometria
- I modelli di IA possono nascondere capacità arbitrarie in modo dimostrabile
- Una valutazione più accurata delle traduzioni: ripensare la valutazione della traduzione automatica nell’era dei sistemi di livello umano
- J-Zero: autoevoluzione unificata Challenger--Solver--Judge a partire da zero dati
- Costruire rilevatori verificabili di testi generati dall’IA con autoencoder sparsi
- Oltre la compilazione: valutare la fedeltà della formalizzazione di enunciati dal linguaggio naturale in Lean
- Generazione e modifica di audio spaziale con piani eseguibili e Transfusion con auto-distillazione
- SEAD: una prospettiva basata sullo stato per l’attacco e la difesa negli agenti che usano strumenti
- Apprendimento robotico in contesto con agenti VLM
- ArtSociety: collaborazione multimodale multi-agente per comprendere le emozioni nell’arte
- VerifierBench: un benchmark per la generazione di verificatori eseguibili per agenti LLM
- VisConf: un consenso che tiene conto della qualità nel ragionamento dei modelli visione-linguaggio con Best-of-N
- Transformer relazionali a grafo a doppia scala per il rilevamento delle frodi con consapevolezza dell’ecosistema
- Che cosa ha fatto davvero l’agente? Supervisione fondata sulle evidenze per agenti impegnati in compiti di lunga durata
- AdaExploreBench: un benchmark per valutare l’esplorazione proattiva e l’adattamento in fase di test degli agenti basati su LLM in ambienti in evoluzione
- SERIAL-7: derivare, realizzare e preservare output verificabili dalle macchine tra diverse rappresentazioni
- Verso un modello fondazionale multimodale per la ricostruzione dello stato del plasma
- Trasformare gli editor di immagini in editor video
- VLM come giudice per la re-identificazione delle persone
- Come i colli di bottiglia di rango finito modellano il panorama dell’adattamento a basso rango
- La ricerca sulla guida autonoma richiede un paradigma dei dati guidato dalla comunità
- SAGE: mitigare i bias del ragionamento a lungo orizzonte tramite una guida topologica
- Apprendimento socratico delle Skill: alternare insegnamento e pratica per sviluppare Skill trasferibili negli agenti
- DictLLM: compressione post-training di un modello linguistico di grandi dimensioni con kernel di dizionario
- Instradamento adattivo delle ricompense: ottimizzazione dinamica con ricompense multiple per la diffusione audio-video congiunta tramite apprendimento per rinforzo sul processo diretto
- Inherit-MAS: evoluzione dei sistemi multiagente in fase di test attraverso l’ereditarietà dei flussi di lavoro e delle esecuzioni
- WeFair: allineamento consapevole della fedeltà basato sul feedback umano per la riscrittura personalizzata delle query nella ricerca di video brevi
- La verità di riferimento di chi? Accogliere l’ambiguità nell’IA incentrata sull’essere umano
- NAMVIS: sintesi autoregressiva di immagini multivista per scale successive
- EvoTeam: collaborazione multi-agente attraverso team in evoluzione
- SkillShift-Bench: un benchmark per l’apprendimento delle competenze degli agenti web in ambienti in evoluzione
- AIM: gestione agentica delle idee per la ricerca automatizzata
- Echo: denoising congiunto delle azioni e dei segnali di stato del compito per i modelli visione-linguaggio-azione
- Oltre i benchmark: i piccoli modelli a pesi aperti riescono a svolgere veri lavori di programmazione?
- Favorire la generalizzazione dal debole al forte con la distillazione inversa on-policy
- I ciechi e l’elefante: sondare la miopia epistemica degli LLM di fronte a conoscenze divergenti della coda lunga
- PluginRSI: miglioramento ricorsivo degli harness degli agenti con plugin riutilizzabili
- Allineare prima dell’aggregazione: LoRA federata coerente con la base in presenza di ranghi eterogenei
- Un modello per farli iterare tutti: ricorrenza latente elastica per i modelli linguistici
- Meta-apprendimento tra mercati per la previsione dei prezzi dell’energia elettrica