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In inglese
- VisionWeave: intrecciare rappresentazioni visive elastiche come capacità nativa degli MLLM
- LoopVL: intelligenza visiva ricorrente
- Che cosa dovrebbero dimenticare i modelli del mondo? Conservazione stratificata per l’adattamento continuo
- Misurare la diversità dei dati con gli embedding: una tassonomia e un benchmark per le misure di diversità
- Un protocollo di valutazione circoscritta della sistematicità rappresentazionale
- MEV: un dataset video multi-evento per la generazione di video in piano sequenza
- TRACE: tracciamento delle traiettorie cliniche multimodali per la previsione del rischio dei pazienti ricoverati
- La fedeltà delle previsioni a un passo è un indicatore poco affidabile delle prestazioni di pianificazione nei modelli del mondo JEPA
- Turnslide: sintesi scalabile di dati multi-turno percorrendo una macchina a stati finiti
- Robot dispiaciuto, essere umano felice: i modelli visivo-linguistici leggono solo uno dei due livelli tipografici leggibili
- I tipi di memoria variano: strategie diverse per potenziare la memoria a lungo termine degli agenti LLM
- World-in-Context: modellazione interattiva di mondi video con In-Context Conditioning
- Sci$Π$vot: un benchmark del giudizio dei responsabili scientifici nei momenti decisivi degli agenti di ricerca scientifica autonoma
- MoSE3: apprendere SE(3) nello spazio del mondo a ogni pixel
- Sfruttare CLIP e DINO: una rete di fusione a cascata che tiene conto dell’incertezza per rilevare immagini deepfake anche in contesti nuovi
- Dire la stessa cosa, agire diversamente: diagnosticare e orientare la divergenza tra testo e azione nei VLA di ragionamento
- World in World: esplorare il mondo con i modelli del mondo
- WhatWorkedBench: valutare la comprensione sperimentale negli agenti di IA
- Ridurre l’interferenza rappresentazionale negli embedding per il recupero con token prefisso addestrabili
- MAI-Gym: una piattaforma aperta e completa per valutare agenti GUI e addestrarli con l’apprendimento per rinforzo in ambienti mobili e per computer
- Come ho allineato il tuo modello: ampliare l’addestramento alla sicurezza multilingue con i template
- I modelli linguistici audio ascoltano prima di agire? Analisi del controllo basato sul contesto acustico negli agenti vocali
- Modelli mentali per sistemi multi-agente
- ACCRUE: apprendimento per rinforzo continuo off-policy per modelli fondazionali per la robotica
- Iterazione generalizzata degli agenti: un unico quadro formale per il miglioramento iterativo delle politiche e l’auto-miglioramento ricorsivo
- DICS: esplorare la coerenza intrinseca dei dati per la selezione delle istruzioni visive
- Un benchmark per la comprensione dei dialoghi orientati a compiti in bangla
- RTAformer: Relation-Transition-Aware Transformer per la generazione di grafi di scena video
- Deep Fusion Memory: una memoria parametrica a livello di chunk per i modelli linguistici di grandi dimensioni
- LiveFoley: generazione dinamica in tempo reale da video ad audio per mondi interattivi immersivi
- Davinci-Tool: portare su larga scala la supervisione dell’uso agentico degli strumenti con ambienti eseguibili verificabili
- Calibrazione dei modelli fondazionali per la patologia con un solo vetrino
- Imparare a valutare prima di migliorare: induzione automatica di griglie di valutazione per agenti di ricerca automatizzati
- DTCA: attribuzione del contributo dei token nel denoising per l’apprendimento per rinforzo nei modelli linguistici a diffusione
- MInTRL: l’intervento off-policy può potenziare l’apprendimento per rinforzo on-policy
- Stabilità e diversità degli ecosistemi generativi interconnessi che si autoalimentano
- Funzionalmente equivalenti o no? Esecuzione surrogata differenziale basata su grafi per l’equivalenza del codice
- AgentJudgeBench: un benchmark a più livelli di difficoltà per valutare i giudici LLM nelle chiamate agli strumenti da parte degli agenti
- Imparare a imparare una lingua
- SemMSA: analisi robusta del sentiment multimodale con dati incompleti, assistita dalla semantica latente