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In inglese
- Il triangolo dell’attenzione nei modelli audio-video
- ExecRetrieval: misurare il divario di correttezza funzionale nel recupero di codice tramite embedding
- La scelta dell’insieme di token altera i risultati di POPE: un’analisi sistematica dell’estrazione delle risposte sì/no nella valutazione delle allucinazioni dei VLM
- CoLa3D: Decomposizione latente 3D componibile
- RecreationWorld: ambienti scalabili e verificabili per agenti ibridi per l’uso del computer
- Costruire ponti multilingue: la combinazione dei dati come pilastro della generalizzazione del ragionamento nella lingua del prompt
- Conoscenze a priori o feedback? Cosa usa un LLM quando adatta gli operatori neurali
- DAEDALUS: costruire da zero la memoria degli agenti con compiti autogenerati
- RelLedger: governance delle informazioni relazionali nelle organizzazioni di agenti LLM
- ReForest: l’interpretabilità incontra il ragionamento in Isolation Forest
- «Dovremmo approvare?» Approvazione consapevole delle conseguenze per gli agenti di programmazione autonomi
- GUI-HARVEST: agenti GUI che si migliorano autonomamente attraverso l’evoluzione dell’harness guidata dalle evidenze
- Oltre il supporto empirico: generazione strutturata di outlier mediante trasporto ottimale di Sinkhorn
- Kolab: un benchmark per la collaborazione tra esseri umani e agenti nei flussi di lavoro di lunga durata
- BFHD: scomposizione per l’armonizzazione bidirezionale delle caratteristiche nelle valutazioni cliniche eterogenee
- PlannerForge: agenti basati su LLM per testare gli algoritmi di pianificazione del movimento nella guida autonoma mediante scenari
- Aumentare la scala e distillare gli embedding testuali per migliorarne la diffusibilità
- ReaDy: gli stati ricorrenti come contesto dinamico per la generazione speculativa di bozze nei grandi modelli linguistici ad attenzione lineare ibrida
- Rilevare lo spin negli studi clinici con i modelli linguistici di grandi dimensioni
- Verso sistemi narrativi auto-evolutivi: adattamento in tempo reale e ottimizzazione a lungo termine con gli LLM
- Capacità spettrale neurale: misurare e progettare architetture dalla sola specifica della rete
- ExpVoyager: navigazione diretta tra le esperienze per la sintesi dinamica delle skill degli agenti
- EmbeddingGemma 2: rappresentazioni multimodali unificate ed efficienti
- Geometria della sicurezza in funzione della profondità nei modelli visivo-linguistici: localizzazione livello per livello e controllo bidirezionale del rifiuto
- Puffin-World: sviluppo su larga scala di un modello multimodale unificato con stati nativi del mondo 3D
- Cropland PAtteRNS: reti di attenzione dimensionale parallela e attenzione alle disparità tra dataset per la segmentazione delle colture nelle serie temporali di immagini satellitari
- CEO Arena: valutare le decisioni multiagente di lungo periodo nei mercati competitivi
- Sapere quando pensare non basta: insegnare ai piccoli modelli di ragionamento a ragionare oltre le proprie conoscenze parametriche
- Imparare a ricordare: scegliere la modalità della memoria per gli agent GUI
- LatentPort: oltre la cache KV - trasferimento tra modelli della memoria ricorrente nei modelli linguistici ibridi: passaggio di stato ibrido da 4B a 9B senza ripetere il prefisso nel modello ricevente
- Il filo di Ariadne nel LipSync: smascherare le falsificazioni attraverso l’incoerenza tra movimenti labiali e pose della testa
- Norme a un prezzo: perché l’allineamento basato sull’apprendimento per rinforzo può promettere, al massimo, una conformità condizionale
- PaperScorer: quanto è prevedibile l’accettazione di un paper?
- Chronos-2: un modello fondazionale per la previsione di serie temporali multivariate
- DiagEvo: autoevoluzione guidata dalla diagnosi tramite una memoria gerarchica degli errori
- CVSS-X: un corpus multilingue di traduzione vocale da voce a voce per 28 lingue
- T$^2$-Splat: splatting su mesh a topologia adattiva con residui di texture
- Instradamento coadattivo delle regole e imposizione di vincoli per il recupero di conoscenze strutturate
- PhysEvolve: autoevoluzione ancorata a un verificatore per il ragionamento fisico con mondi eseguibili
- ShiftRAG: aggirare il collo di bottiglia testuale con l’apprendimento disaccoppiato e token soft continui