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In inglese

• Auto-miglioramento ricorsivo affidabile nell’era dei modelli di grandi dimensioni: fondamenti, rischi, valutazione e sfide aperte
• MATCHA: un dataset cinese sulla salute mentale relativo a più disturbi, con analisi interlinguistiche sui social media
• FlowBalance: auto-miglioramento fondato sul verificatore a partire dall’esperienza di ragionamento on-policy
• SkillForge: coevoluzione delle competenze e degli agenti attraverso cicli di vita dinamici delle competenze
• DrugTargetWorld: una biobanca sintetica per l’addestramento e il benchmarking degli scienziati IA
• PhysInsert: inserimento di oggetti fisicamente plausibile con prior geometrici e interazioni bidirezionali tra oggetto e scena
• BeaconKV: compressione della cache key-value guidata da query faro per un’inferenza efficiente dei modelli di ragionamento di grandi dimensioni
• Gli LLM multimodali senza encoder apprendono encoder impliciti
• Verso l’aggiunta di memoria nei parametri dei modelli linguistici di grandi dimensioni
• Sapere a cosa non rispondere: la mancata ottemperanza selettiva nei modelli visivo-linguistici
• $Φ$-Bench: i modelli linguistici di grandi dimensioni possono sviluppare l’infrastruttura che li alimenta?
• Classificazione robusta dei flussi mediante alberi decisionali con neutralizzazione temporale
• Scegliere gli LLM per le interazioni strategiche tra agenti
• Intern-Decision: decisioni multimodali efficienti con la modellazione autoregressiva del linguaggio mascherato
• La velocità dei modelli linguistici a diffusione varia a seconda dei compiti e delle lingue
• RSIGame: sviluppo autonomo di giochi basato su agenti con auto-miglioramento ricorsivo
• Aggiornamento delle credenze basato sulla provenienza nei cicli di feedback tra esseri umani e IA
• Spatial-Interactor: apprendere il ragionamento spaziale attraverso l’interazione con il mondo fisico osservabile
• ABRA: Agent-Bound UI per la comunicazione tra persone e agenti oltre la chat, con viste riutilizzabili
• TaoMate-HD: generazione audio-video autoregressiva a risoluzione progressiva
• DeLoop: le azioni ripetute come forma di autosupervisione per agenti impegnati in compiti di lunga durata
• PrismQuant: rotazioni ottimali nello spazio nullo per quantizzatori a gruppi
• DRAP: Dynamics-Risk Adaptive Plasticity for Continual Learning in Physical AI
• MMD nello spazio delle rappresentazioni per i modelli linguistici a diffusione
• TACT-KV: trasformata coseno triassiale per comprimere le cache KV volumetriche nei VLM medici
• Condividere il simbolo, non il vettore: comunicare fatti tra modelli linguistici senza addestramento
• Chiusura predittiva: una caratterizzazione della selezione delle caratteristiche da parte di JEPA a livello di insiemi
• ANTMAN: monitoraggio adattivo delle esigenze per la navigazione multiagente in vasti spazi informativi
• L’elemento primitivo mancante: diagnosi e correzione del ragionamento matematico nei modelli linguistici di grandi dimensioni
• La tua testa di proiezione auto-supervisionata cattura le statistiche di co-occorrenza degli oggetti
• Quando il retrieval denso ha bisogno di una geometria asimmetrica? Una teoria bias-varianza delle proiezioni condivise e duali
• Ogni pixel è un’opzione: un modello System One per la biometria ecografica
• Chi verifica il verificatore? Valutatori ispezionabili che coevolvono con agenti capaci di migliorarsi da soli
• Scomporre per direzione l’evoluzione delle rappresentazioni nei transformer
• FlashRender: rendering generativo in pochi passaggi tramite MeanFlow per video con controllo della camera
• IQuest-Q1: rafforzare le capacità di base dei sistemi CLI agentici
• Quando la lingua più debole continua a cambiare: ARMOR-DP per BabyLM multilingue
• A2Z GameSpec-Bench: con quanta fedeltà gli agenti di programmazione riescono a creare giochi a partire dalle specifiche di progettazione?
• Apprendere meta-competenze per progettare gli ambienti di esecuzione degli agenti nell’IA per l’IA in fase di test
• ACLArena: apprendimento continuo degli agenti nel post-training multistadio