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In inglese

• AgentGrad: ottimizzazione dei prompt guidata da interventi per sistemi multiagente
• Ragionamento latente nello spazio continuo per modelli multimodali unificati
• LEV: pensare in fretta e in profondità con modelli decisionali a ciclo
• L3G-World: generazione infinita di mondi in tempo reale con memoria latente di gaussiane 3D
• Omni-Embed-Mini: unire le modalità senza dimenticare grazie alla distillazione densa
• onPanda: annotazione efficiente di dati di allineamento on-policy per LLM e agenti tramite correzione a livello di token
• Modello del mondo con revisione dell’agente: ripensare la modellazione del mondo per gli agenti LLM
• ScienceBuddy: auto-miglioramento ricorsivo nella ricorsione per agenti scientifici interattivi
• LIBERO-Industry: valutazione comparativa della manipolazione robotica soggetta ai vincoli dei processi industriali
• WorldReward: modellazione delle ricompense per modelli del mondo condizionati dalla telecamera
• Sui fondamenti della progettazione dell’apprendimento di rappresentazioni testuali basate sui pixel
• OPMD: On-Policy Mechanism Distillation oltre la supervisione dell’output
• WebWorld: il browser come modello del mondo per il codice web che si migliora da sé
• OSWAM: un efficace modello d’azione del mondo con generazione di azioni in un solo passaggio
• AutoNovo: la ricerca agentica di programmi scopre algoritmi trasferibili per la progettazione di acidi nucleici
• GAE: apprendere uno spazio latente a geometria nativa per la generazione di mondi coerenti in 3D
• Guardare avanti: modellare l’evoluzione futura nella generazione autoregressiva di video
• Una lettura del monitor prossima allo zero non dimostra il controllo del comportamento
• Hi-Q: raffinamento gerarchico delle query guidato dalle evidenze per la risposta a domande a più passaggi
• OmniShowcase: generazione omnidirezionale di video coerenti con il soggetto a partire da immagini da più punti di vista
• MinkowskiPE: Minkowski Positional Encoding per la percezione spaziotemporale
• Previsioni meteorologiche end-to-end con IA che tengono conto dell’incertezza: distinguere i contributi delle osservazioni e del modello
• Violazione della privacy nell’addestramento split-LLM: il gradiente restituito vanifica le esche
• CogEvol: verso una generazione efficiente e affidabile di ambienti di apprendimento
• Player-1: imparare a giocare dall’esperienza sintetica
• The Trinity: auto-miglioramento ricorsivo guidato dalle capacità per agenti multimodali
• Localizzazione adattiva della negazione della conoscenza per il disapprendimento continuo degli LLM
• EVA-Flow: apprendere la chimica condivisa per la generazione unificata di conformazioni molecolari sensibile all’ambiente
• Segui le entità: una mappa del corpus per la ricerca agentica
• Buon giudizio, cattivi consigli: i controller basati su modelli decisionali aumentano i costi degli agenti senza migliorarne il successo
• TinyAstral: trasferire harness autoevolutivi a piccoli agenti generalisti per la manipolazione
• FrontierPhysics: valutare gli agenti nella ricerca in fisica dall’inizio alla fine
• ShoeFit: un nuovo dataset e un framework DiT a doppio flusso di immagini per la prova virtuale delle calzature
• SAGE: Semantic Anchor-Guided Evolution per la sintesi di dati per la risposta a domande mediche ancorata a riferimenti
• WildMatch: adattamento debolmente supervisionato di un matcher di immagini per la reidentificazione della fauna selvatica
• I flussi di gradiente di Wasserstein e la diffusione solo in avanti non bastano per il campionamento multimodale
• Limiti al rischio di portafoglio senza covarianze dei rendimenti tra attività: campi distribuzionali dalle rappresentazioni dei modelli linguistici
• SPADE-KD: Apprendimento collaborativo tra pari in contesti eterogenei
• Quando i modelli di ragionamento biologico usano i loro input biologici?
• Riciclaggio del danno nei modelli GPT: prove che la discriminazione di genere viene trasformata anziché ridotta nelle generazioni addestrate per la sicurezza