AI.info

Latest Research — Page 76

Sfoglia Ricerca recente su AI.info.

In inglese

• VibeVideoBench: valutare gli agenti multimodali nella generazione di video tramite codice
• Persone che conversano: valutare quanto naturalmente conversano i modelli vocali
• Ambient @ EgoLongQA 2026: distillare la percezione di video lunghi in un modello con meno di 2B parametri
• Agenti ricorsivi che si autovalutano
• Quando la quantizzazione compromette la memoria: la scrittura in memoria dello stato ricorrente nell’inferenza temporale a bassa precisione
• L’ottimalità per singola matrice non basta: ottimizzazione a tre livelli per la compressione a basso rango degli LLM
• Foundation4D: verso un modello unificato di percezione e ricostruzione per i veicoli autonomi
• RoboTryOn: sintetizzare dimostrazioni di robot dotati di destrezza a partire da video umani tramite la prova virtuale
• Addestrare l’intero agente, non solo il modello
• Harness-Zero: distillazione dell’harness tramite l’agente come harness
• L’autopreservazione nei modelli linguistici
• Dentro la scatola nera della classifier-free guidance attraverso il collo di bottiglia informativo
• Fin_Agent a FinEval 2026: metodi consapevoli del compito per l’NLP finanziario multilingue
• Mitigazione collettiva dei bias attraverso l’instradamento e la collaborazione tra modelli
• Struttura, non convinzioni: campionamento di Thompson correlato con covarianza ricavata da un LLM nei semi-bandit combinatori
• PIC: Ripensare l’INR per la codifica delle immagini, con codifica rapida e decodifica in meno di un millisecondo
• TokenCast: prevedere il consumo di token durante l’esecuzione di agenti LLM
• Ridurre il costo dell’aumento della lunghezza con la distillazione online
• Misurare lo stack di serving invece del modello: confondenti nascosti nella valutazione locale dell’uso degli strumenti
• Distillare i criteri di attribuzione dei punteggi di anomalia da più modelli insegnanti per il rilevamento non supervisionato delle anomalie nelle serie temporali
• Il campionamento softmax a due livelli fatto bene: correggere le distorsioni dovute allo squilibrio nelle dimensioni e alla dispersione
• EnvOS: audit degli agenti che usano il computer quando il mondo cambia: costruzione di compiti basata sui fenomeni, certificazione e valutazione basata sulle evidenze
• Una valutazione controllata del riscalamento scalare delle feature ispirato alla curvatura per la generalizzazione tra domini
• Disaccoppiare esplorazione e ottimizzazione nell’RLVR
• Apprendere il rilassamento entropico: emulazione stabile su griglie grossolane con Neural Discrete Equilibrium
• RenderRank: imparare a riordinare i testi per pertinenza con token visivi compressi
• Verificare prima di distillare: un filtro per il docente a livello di prompt nella distillazione on-policy
• DAMI: inizializzazione della memoria a doppio asse per migliorare il recupero su contesti lunghi nell’attenzione lineare con gating
• Dalle regole agli strumenti: verifiche eseguibili per agenti LLM nel calcolo scientifico
• FRAUDSkill: ottimizzazione strutturata delle competenze a pesi congelati per il rilevamento delle frodi audio
• RTL-Interact: addestrare modelli RTL interattivi con strumenti EDA per la progettazione RTL multi-task
• Ingegneria della cache per gli agenti
• SAE interpreta MoE: gli autoencoder sparsi rivelano che gli esperti dei MoE presentano una specializzazione a grana fine interpretabile dagli esseri umani
• Codifica sparsa convoluzionale adattiva tramite collo di bottiglia informativo per una rappresentazione robusta dei segnali visivi
• QuantWM: quantizzazione a 2 bit della cache KV con coerenza temporale per i modelli del mondo video
• Il fine-tuning multimodale circoscritto può indurre un disallineamento emergente
• Pensare come un modello del mondo, agire come un VLA: distillare le rappresentazioni dei modelli del mondo in policy robotiche compatte
• Basta uno sguardo: didascalie dettagliate per immagini in un solo passaggio con SimLoss
• MaRK: kernel ricorrenti adattati a Markov per il condizionamento dinamico degli operatori nei modelli a spazio di stato
• TopicMerge: un approccio divide et impera alla modellazione dei temi