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In inglese
- RSIHub: un framework componibile per i metodi di evoluzione degli agenti
- SOMA: un benchmark per la comprensione dettagliata del comportamento e dei movimenti corporei in prospettiva egocentrica
- Dai fallimenti a mondi da cui imparare: generazione di ambienti condizionata dalla policy per agenti di navigazione
- PACE: far emergere i conflitti nascosti nelle richieste degli utenti
- CANDO: rete agentica cooperativa per ottimizzare la progettazione dei layout
- StudentSim: addestrare simulatori di studenti basati su LLM
- Non giudicare un LLM solo dalle sue attivazioni: individuare le feature di sicurezza soppresse attraverso il potenziale di attivazione controfattuale
- Apprendimento non parametrico in contesto con complessità geometrica crescente: ottimalità minimax e adattività dei transformer alla geometria locale
- Tradurre il traduttore: scomporre il costo della comunicazione tra agenti imposta in inglese
- GGSS: Geodesic-Gated Spherical Steering per la riduzione dei bias in fase di inferenza nei modelli generativi di visione e linguaggio
- VākQA: un benchmark e uno studio di valutazione per la risposta a domande fattuali poste oralmente in telugu
- Costo totale dell’agentività: attribuzione esatta del costo dell’iniezione della memoria nei flussi di lavoro con più agenti basati su LLM
- Nascondere la latenza degli strumenti in un agente vocale a cascata sul dispositivo mediante esecuzione speculativa
- ProgramGym: ambienti di addestramento scalabili per agenti che riproducono programmi su orizzonti lunghi
- SWE-Trail: raccolta di traiettorie guidata dalla cronologia per l’addestramento di agenti di programmazione
- Potatura degli esperti consapevole della modalità per modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni basati su MoE
- Sintesi attraverso la simulazione: generare dati aziendali coerenti mediante interazioni scalabili tra agenti e sistemi
- Quanto i gradienti aumentano la fuga di testo nei modelli linguistici suddivisi, misurata per token e per documento
- Consentire agli agenti di vibe design di esplorare soluzioni creative
- SparseEngine: un motore di inferenza progettato per la sparsità fin dall’inizio
- InfoVis: generazione e modifica unificate di immagini di slide
- Rapporto tecnico su Hunyuan-A13B
- ProbabilityBench: valutazione e calibrazione dei modelli con un’incertezza reale nota con esattezza
- Modello di ricompensa basato sull’avanzamento per l’apprendimento per rinforzo tramite modelli linguistici di grandi dimensioni
- Apprendere linguaggi proteici latenti per la generazione autoregressiva
- Bugie che possiamo vedere: inganno verbale e non verbale congiunto degli agenti VLM nelle interazioni sociali incarnate
- PosteriorBench: dalle stime puntuali al confronto delle distribuzioni a posteriori nella valutazione dei solver inversi generativi
- Aprire la matrioska: estrarre la struttura ontologica dagli embedding di retrieval
- Il neurone spiking dormiente: un meccanismo guidato dallo stato per reti neurali spiking efficienti
- Vedere, mantenere e apprendere: l’evoluzione della memoria degli agenti multimodali
- MAGNET: rete di diffusione su grafi consapevole della varietà per la generazione di connettomi
- DynaFlow: apprendere l’orchestrazione multiagente a forma libera
- Repo-To-Skill: dai repository GitHub alle skill AI4AI
- IECLA: apprendimento interpretabile del contributo emotivo per l’editing affettivo delle immagini
- Governance-as-Code: tradurre i requisiti tecnici dell’AI Act in pipeline eseguibili per la conformità dei sistemi di IA generativa
- WorldSonus: dare suono ai mondi
- Assistenza occulta: agenti LLM pronti ad aiutare eludono la supervisione nei sistemi multiagente
- L’impronta lessicale dei dati di pre-addestramento
- E-MoE: Enhanced Mixture-of-Experts per modelli linguistici a diffusione non fattorizzati
- Allineamento interlinguistico per modelli solo decoder mediante router MoE