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In inglese
- MT-CC: scaling della temperatura a gruppi multipli per il comportamento asimmetrico della calibrazione nell’apprendimento incrementale per classi
- Dare peso alle rappresentazioni latenti degli MLLM: apprendimento predittivo sensibile ai fattori per la generazione di video cinematografici
- Agent Error Dataset: 50.000 coppie errore--diagnosi su larga scala per l’analisi dei fallimenti e il post-training consapevole degli errori
- Successi inattesi, fallimenti ricorrenti: attribuzione del merito guidata dall’entropia per l’esplorazione nel ragionamento degli LLM
- SkillMarker: un metodo di watermarking basato su KGW per verificare la titolarità delle skill degli agenti
- Apprendere sottospazi funzionali per comprimere le reti neurali
- ZimaBlue: modelli di azione del mondo generalizzabili attraverso un pre-addestramento video scalabile
- Sei livelli in meno: potatura dell’encoder per Whisper con recupero senza etichette
- AffineGS: ottenere una geometria accurata in 3DGS tramite una rettifica affine variabile nello spazio
- L’aumento pairwise controfattuale migliora i giudici LLM pointwise di piccole dimensioni
- AB-Attention: Attenzione accurata a blocchi per accelerare i transformer di diffusione video
- Preaddestrare i transformer con softmax quantizzata nell’attenzione
- Ripensare la distillazione on-policy dei modelli linguistici di grandi dimensioni II: un solo esempio di addestramento
- Apprendimento locale greedy per il preaddestramento dei modelli linguistici: divari e progettazione degli obiettivi
- SocioVerse2: un framework di simulazione sociale dinamica longitudinale basato su un paradigma di coevoluzione tra esseri umani e IA
- Terminal-RSI: agenti per terminale che si automigliorano ricorsivamente tramite Recursive Self-Rewrite e Policy-Refine
- Verifica delle tracce degli strumenti negli LLM agentici: localizzazione delle fonti e test della dipendenza controfattuale
- Analisi della correlazione canonica con dati non appaiati
- QD-Rec: evoluzione aperta delle raccomandazioni attraverso qualità e diversità
- KaiNinja: estendere i generatori 3D nativi al livello delle parti
- La misura di protezione ha funzionato. Il sistema basato su LLM è più sicuro?
- REALM: un framework generativo dal grossolano al fine per l’ascolto reattivo incarnato
- WORTH Benchmark: scoperta delle prove in presenza di informazioni non del tutto cooperative — uno studio pilota su due episodi
- MMEnterprise-Bench: valutare gli agenti aziendali su record multimodali in evoluzione
- History Forcing: distillare continuazioni dipendenti dalla storia per modelli del mondo video a orizzonte lungo
- Prima dell’arresto: benchmarking degli LLM sulla profilazione criminale basata su prove incomplete
- Quanto manca all’eliminazione dell’encoder visivo? Leggi di scala per il preaddestramento multimodale senza encoder
- STRIDE: valutazione automatizzata dell’allineamento tra testo e traiettorie in contesti diversi
- LoopArena: un benchmark per i modelli come controllori in fase di esecuzione nell’ingegneria dei loop
- OmniSimulator: allineare i piccoli modelli linguistici per modellare in modo autentico comportamenti eterogenei
- MasterControl diciassette ogni volta
- EgoTools: verso un ragionamento incentrato sugli strumenti nei video egocentrici del mondo reale
- La fuoriuscita del ragionamento nell’apprendimento per rinforzo dei LLM
- Entropia morale: verifica dei bias e dell’incertezza nel giudizio morale
- WorldPlay2: estendere il controllo e l’orizzonte dei modelli di mondi interattivi in tempo reale
- Mycelium: un metastudio sul rilevamento delle allucinazioni in base a provenienza, tipologia e granularità
- Modelli fondazionali causali
- Latent Compaction con addestramento al momento del test
- Oltre la somiglianza visiva: recupero allineato alle entità per la risposta a domande visive basata sulla conoscenza
- Urbex: ancoraggio spaziale agentico in scene 3D su scala urbana