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In inglese
- Indizi dalle coordinate di coda, correzioni delle coordinate principali: rettifica plug-and-play per l’adattamento in fase di test a insieme aperto
- Il collasso delle etichette nell’apprendimento in contesto dei modelli linguistici a diffusione
- SpanCalib-VLM: rilevamento calibrato dei segmenti di allucinazione nei modelli visivo-linguistici
- Harness Scaling per un apprendimento per rinforzo agentico capace di generalizzare
- ScienceIDE: trasformare il codice scientifico del mondo in ambienti di apprendimento per agenti
- RunningTab: interazione diretta con lo spazio di lavoro tramite schede gestite dall’ambiente
- VoxLock: estrazione del parlante target per agenti vocali senza fase di registrazione
- SpecOPD: distillazione on-policy con parallelismo tra rami per il decoding speculativo
- Addestramento alla correzione per i modelli di diffusione
- JEV-as-a-judge: accetta quando è sicuro, passa a una valutazione superiore quando è incerto
- L’ultimo miglio verso il mondo reale: primitive native agli agenti come elementi costitutivi riutilizzabili per risolvere compiti del mondo reale
- AMLworld-Compact: sottocampionamento ponderato in base all’importanza per valutare gli LLM e diagnosticare gli errori a costi contenuti
- Agenti di ragionamento ibrido
- IF-MAP: definire le priorità degli agenti nei sistemi multiagente con un metodo ispirato alle funzioni di influenza
- L’ottimizzazione delle preferenze migliora la generazione di definizioni: cambiamento semantico nelle informative istituzionali dell’UE sulla finanza sostenibile
- Dati reali in ingresso, risultati reali in uscita: e se usassimo solo dati reali per modificare il testo nelle scene?
- Distillazione on-policy con rollout di una policy negativa
- Le parti possono ingannare il test? Cicli di abbinamento controfattuale per l’OOD relazionale
- MDMR-Bench: un benchmark multidimensionale per la generazione di immagini con più riferimenti
- ALPINE: localizzazione adattiva per un apprendimento a pochi esempi efficiente in termini di parametri e campioni
- Chiedere per distillare: imparare a sintetizzare dati per la distillazione on-policy
- RealtimeWAM: modelli di azione del mondo asincroni a un solo passaggio
- Sotto la superficie delle catene di pensiero: un’interpretazione meccanicistica delle operazioni di ragionamento negli LLM
- Il riconoscimento non è ancoraggio alle evidenze: un benchmark per l’estrazione multilingue di dati finanziari
- Distillazione on-policy delle evidenze visive
- U-Space: capire quando e perché emerge l’incertezza nei modelli linguistici
- QuadTok: tokenizer visivo a quadtree per la generazione autoregressiva di immagini
- Slot-JEPA: interfacce di predizione strutturate per oggetti per modelli latenti del mondo
- EMBER: prevedere il legame TCR--pMHC senza un complesso con orientamento previsto
- Apprendere con stabilità: accumulare i punteggi del margine relativo dei punti per valutare la qualità delle immagini dei volti
- Work2Skill: acquisire l’esperienza umana nelle interfacce grafiche per ricavare competenze riutilizzabili dagli agenti
- Che cosa conta nel ragionamento latente con flow matching
- Agentic AutoRAG: ottimizzazione della pipeline RAG tramite agenti guidati dal ragionamento
- Procedura: modellazione 3D agentica con controllo procedurale
- Dai pianificatori VLM agli agenti robotici: strutture di supporto autoevolutive per la manipolazione dipendente dalle interazioni passate
- MemBodied: memoria associativa ricorrente per modelli visione-linguaggio-azione
- DLite: decodifica speculativa senza cronologia per l’IA agentica
- Regressione lineare robusta rispetto a Wasserstein, ottimale in termini di regret
- Valutazione delle relazioni degli studenti basata su rubriche con modelli linguistici di piccole dimensioni
- LoCA: rendere possibile la multimodalità nei codificatori di posizione geospaziale