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In inglese
- Ottimizzazione delle politiche potenziata dall’attribuzione del credito semifattuale
- Q-learning con corrispondenza dell’aggiunto scalare
- L’agente come politica di controllo per la manipolazione robotica
- Biforcazioni dallo spazio dei pesi: JEPAWG sui sistemi dinamici parametrici
- Far contare le ricompense sparse: aggregazione delle ricompense basata sulla densità nell’apprendimento per rinforzo con ricompense multiple
- L’ipotesi della rappresentazione lineare richiede un’azione di gruppo
- Mira-Scene: layout allineati ai pixel per la ricostruzione generativa di scene 3D
- TraceDance: un sistema automatizzato per creare benchmark sui comportamenti degli agenti a partire dalle tracce del loro impiego in contesti reali
- VeriSpoof: oltre il vero o il falso con un solo LLM audio
- Allineare una volta per spiegare: allineamento delle feature per una B-cosificazione scalabile dei transformer visivi fondazionali
- Disapprendimento approssimato a livello di singolo campione con limiti dimostrabili per ciascun campione
- TestPrism: ripensare la valutazione dei test oltre un’unica soluzione di riferimento
- Transformer decisionale guidato dalla fiducia
- Apprendimento di rappresentazioni del parlato visivo tramite distillazione intermodale e modellazione congiunta di volto e labbra
- Disen-Forcing: separare l’ancoraggio semantico dal movimento nella diffusione video autoregressiva
- MT Forcing: verso un editing delle immagini multi-turno stabile e coerente con diffusione autoregressiva
- Imparare che cosa richiamare: memoria episodica adattiva con indizi multipli per i modelli del mondo
- Disapprendimento dei dati tramite distillazione inversa
- JevGPT: pensare in fretta e lentamente nella ricerca autonoma
- Memoria just-in-time: imparare a selezionare memorie adattive al compito per agenti LLM
- StepAudio 3 Music: rapporto tecnico
- Sbloccare la generazione in qualsiasi ordine nei modelli autoregressivi di immagini preaddestrati
- Comprendere e rafforzare la persistenza delle backdoor nel post-addestramento degli agenti basati su LLM
- PAINT: un framework per la rappresentazione multilingue del dolore, dagli esami di abilitazione alla professione medica ai testi clinici reali
- Stima della Fréchet Inception Distance con complessità campionaria ottimale
- Autoaddestramento on-policy: automiglioramento senza dati nei modelli linguistici di grandi dimensioni
- EMHO: EMbodied Agent Harness Optimization tramite tracce di esperienza
- ThinkV2V: sprigionare la capacità di ragionamento degli MLLM nella modifica dei video guidata da istruzioni
- Quantizzazione a potenze frazionarie di due per un’inferenza degli LLM efficiente ed efficace senza moltiplicazioni
- Imparare a risolvere problemi difficili con l’RL per gli LLM senza arrendersi mai
- Gli agenti possono progettare librerie per altri agenti?
- Mind2Dialogue: addestrare modelli linguistici attenti alle persone simulando gli stati mentali degli utenti
- EmbodiedMemory-Bench: un benchmark della memoria incarnata per compiti incarnati di lungo periodo
- Raccomandazione mediata da un agente personale con la cronologia multipiattaforma dell’utente
- VINCIE-NExT: rendere possibile l’editing video a partire dalle immagini con la modellazione in contesto
- Iperreti di circuiti per modelli linguistici a diffusione potenziati dal calcolo quantistico
- Gli agenti di IA possono imparare a scalare la classifica? Una valutazione dell’apprendimento euristico in una competizione di lunga durata tra agenti di gioco
- RangeFinder: prevedere gli intervalli delle proprietà dei ligandi a partire dalle tasche proteiche
- SlideDP: fine-tuning degli LLM con parametri residenti sull’host su più GPU
- Oltre il mondo ricordato: uno stato di credenza 4D predittivo per la navigazione persistente in mondi in evoluzione