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• DriveZero: guida end-to-end oltre le dimostrazioni umane
• Ripensare la risposta a domande visive guidata dagli LLM: integrare più a fondo le conoscenze aiuta davvero?
• Emergenza convergente dell’apprendimento in contesto nelle diverse modalità
• PaperFormalizer: autoformalizzazione degli articoli scientifici in Lean con la partecipazione dell’autore
• La scalabilità verso l’AGI dipende da ciò che System-1 consente a System-2 di eseguire?
• Apprendimento federato con maggiore tutela della privacy tramite aggregazione asincrona e perturbazione differenziale locale
• LMBuild: valutare gli agenti basati su LLM nella generazione di strutture costruibili e funzionali
• MatAnyone-E: propagazione sparsa della memoria per un matting video efficiente ad alta risoluzione
• PremiseCheck: verifica efficiente dei fatti nelle revisioni tra pari redatte da esseri umani e dall’IA
• RGDM: modello robusto di diffusione su grafi
• Generazione di codice RTL Pareto-ottimale tramite apprendimento per rinforzo multi-obiettivo con modelli linguistici di grandi dimensioni
• I modelli di base possono ragionare cogliendo segnali dai dati di addestramento
• LeWorldModel conserva la geometria locale delle azioni?
• CorrFlow: flow matching esatto ed equivarante rispetto alle permutazioni sull’elliptope delle correlazioni
• Addestrare meglio, non di più: cambiare strategia di addestramento nell’apprendimento attivo in base a un segnale
• CARD: adattamento a livello di cluster con decodifica guidata dalla ricompensa per la generazione di testi personalizzati
• AdvSim2Real: addestrare agenti web contro l’iniezione di prompt adattiva in un modello del mondo web
• APEX-Harm: valutare la sicurezza degli agenti negli spazi di lavoro professionali condivisi
• CryoAtlas: un ampio dataset curato e un benchmark unificato per la costruzione di modelli atomici con la crio-EM
• DeltaStreamer: verso una comprensione agentica dei video in streaming simile a quella umana
• Prevedere vettori di steering e pesi degli adapter per trasferire lo stile di un autore con pochi esempi
• La sicurezza del grounding visivo nei modelli visione-linguaggio
• Previsione evolutiva dell’occupazione con sistemi rapidi e lenti tramite dinamiche controllate
• AgentDiscover: scoperta autonoma con una struttura di supporto minima per la ricerca
• FairSplit: scomporre lo spazio degli embedding per una classificazione equa
• SGF+: separare i flussi di gradiente per la generazione autoregressiva di video
• DRG-MAPPO: apprendimento per rinforzo multiagente gerarchico con grafo dinamico dei ruoli per il combattimento aereo cooperativo
• Auto-miglioramento con ricompense ausiliarie: apprendere da tracce verificate e valutare il trasferimento
• The Functionalizer: decomposizione funzionale senza perdita per la tokenizzazione in sottoparole
• S3AC: actor-critic stabilizzato, selettivo e scalabile per il ragionamento degli LLM
• S$^2$-RL: apprendimento per rinforzo duale su campioni e insiemi per la distillazione generativa di dataset per la segmentazione semantica
• HexaBee-4B: traduzione in sei lingue con risposte multilingui e supervisione bidirezionale
• Cosa si rompe quando i fatti diventano storie? Le distorsioni che le metriche di accordo con la fonte non rilevano quando i modelli raccontano eventi reali
• Complessità esatta in termini di tagli della divisione proporzionale di una torta in parti di uguale lunghezza
• DecisionRank: distillazione on-policy per reranker basati su modelli decisionali
• Come la geometria influenza la valutazione dei modelli generativi sulle varietà riemanniane
• BrainTRACE: tracciare le evidenze longitudinali, multimodali e volumetriche nel ragionamento clinico sulla risonanza magnetica cerebrale
• GeoReader: apprendere la geometria latente per il ragionamento spaziale nei modelli visione-linguaggio
• Perfezionamento efficiente del testo nelle immagini mediante generazione raggruppata nello spazio dei pixel
• Il reranking multimodale è una decisione System One