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In inglese
- Oltre il confine delle evidenze: miraggio comportamentale durante la degradazione progressiva nei VLM medici
- Oltre il guadagno: misurare l’interiorizzazione delle skill per il ritiro delle skill degli agenti
- Dai pixel alle azioni – verso policy native di visione-linguaggio-azione
- Autodistillazione temporale nello spazio delle funzioni per l’ottimizzazione della policy
- RRSI: auto-miglioramento ricorsivo regolarizzato dei sistemi di supporto agli agenti
- Oltre la selezione: parametrizzazione dei token per una compressione estrema dei token visivi
- Orientare le risposte degli LLM verso i fondamenti morali nel MFQ-30 norvegese
- SeLMRoute: evidenze semantiche probabilistiche per l’instradamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni
- WorldCast: generazione di video di personaggi coerente con il mondo con controllo della telecamera su ampie angolazioni
- KaliBench: un benchmark dettagliato per l’uso degli strumenti di cybersicurezza su Kali Linux con ricompense verificabili senza esecuzione
- PGGT-Loc: Transformer geometrico basato su primitive per la localizzazione feed-forward della camera
- Sensibilità alle scorciatoie nelle valutazioni della sicurezza degli agenti
- HyCo: generazione ibrida delle proposte per una decodifica speculativa efficiente nei costi tra dispositivo mobile e cloud
- Dai gradienti alle capacità: comprendere la distillazione on-policy con più insegnanti
- RegExtract: un benchmark per l’estrazione di informazioni normative sui PFAS con gli LLM
- Dalle evidenze fornite a quelle raccolte: apprendimento agentico per il ragionamento medico longitudinale
- Apprendere una geometria causale delle azioni impiegabile in presenza di non stazionarietà temporale
- StepX-OPD: ripensare la distillazione on-policy con più insegnanti nei modelli di diffusione
- Grafi del raffreddamento: ricerca attiva di proprietà verso nanofrigoriferi quantistici
- PaLoRA: adattamento a basso rango a ritmo modulato per l’apprendimento continuo
- Colmare il divario tra esplorazione e persona: duelli guidati dall’informazione per la personalizzazione degli agenti in fase di test
- Superare la trappola dell’uniformità: aumentare la scala di un modello di diffusione video con SplitMoE
- Dove falliscono le didascalie lunghe? Diagnosi basata sulla posizione e apprendimento per rinforzo per la descrizione dettagliata delle immagini
- Non tutti i clienti mantenuti sono uguali: selezione dei client per il disapprendimento federato
- DEPICT: valutare l’allineamento tra testo e immagini attraverso la concordanza delle risposte
- VisibilitySplat: occlusione con ray tracing per il relighting con 3D Gaussian Splatting
- FC-SWE: apprendimento per rinforzo condizionato dal fallimento per agenti di ingegneria del software a lungo orizzonte
- BRIDGE-EEG: un ponte tra il preaddestramento autosupervisionato e l’impiego efficiente nella classificazione EEG tra dataset
- Verso rappresentazioni geospaziali coerenti: allineare un unico encoder a più modelli fondazionali
- Holi-World: costruire un’intelligenza olistica del mondo a partire dall’esperienza umana in prima persona
- SearchJev: un modello System-1 rapido e calibrato per gli agenti di ricerca
- Ripensare l’efficienza nell’analisi dei video lunghi: una prospettiva di allocazione congiunta di fotogrammi, pixel e latenza della fase iniziale
- Sfruttare la semantica testuale per una corrispondenza robusta degli oggetti tra viste
- GeoSET: modello fondazionale generalista per la traduzione di immagini da SAR a EO
- GraphSkillEvo: ottimizzazione evolutiva delle abilità strutturate in forma di grafo
- MemTrace: memoria coerente con lo stato per agenti di programmazione impegnati in attività di lunga durata
- Evoluzione di palette ispirata alla biologia in substrati codificati indirettamente: la compatibilità delle scale temporali plasma la scoperta delle funzioni di attivazione
- Ripensare la riponderazione dei token nel SFT: sopprimere, invertire ed estrapolare le caratteristiche apprese
- MLExpert: verso un modello agentico generalista per l’ingegneria autonoma del machine learning
- OmniTaskonomy: quando la generazione visiva migliora la comprensione visiva?