Command Palette
Search for a command to run...
الأوراق البحثية
أوراق بحثية متطورة في مجال الذكاء الاصطناعي يتم تحديثها يوميًا لمساعدتك على مواكبة أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي
أوراق بحثية

الانتباه النادر من Minimax

EvoArena: تتبع تطور الذاكرة لـ Agents LLM القوية في البيئات الديناميكية






























Flex4DHuman: انتشار فيديو متعدد الزوايا مرن لإعادة بناء البشر في الأبعاد الأربعة
إجبار الوسائط لتوليد مكاني قابل للتوسع
من الذكاء العام الاصطناعي إلى الذكاء الخارق الاصطناعي
التتبع العالمي: هندسة مُولَّدة مُطابقة للبكسل تتجاوز المرئي
اختبارات نواة التباعد المحدد بالتحكم (Regularized f-Divergence)
التدريب المسبق للشبكات المتكررة دون التكرار
التكثيف الدقيق للمسار
MemDreamer: فصل الإدراك والاستدلال لفهم الفيديو الطويل من خلال الذاكرة البيانية الهرمية وآلية استرجاع الوكيل
SearchSwarm: نحو ذكاء التفويض في نماذج اللغات الكبيرة الوكيلية لبحث طويل الأفق متعمق
تحسين التسخير الاسترجاعي: تحسين وكلاء LLM Agents عبر التفضيل الذاتي على تمديدات المسار
الدور-Agent: التمهيد الذاتي لـ LLM Agents عبر تطور ثنائي الدور
ABot-Earth 0.5: نموذج توليدي ثلاثي الأبعاد للأرض
تقرير Kwai Keye-VL-2.0 التقني
تيسيرا: التضمينات الزمنية للأطياف السطحية لتمثيل وتحليل الأرض
إذا كانت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تمتلك سمات مشابهة للبشر، فإن لعبة Age of Empires II تمتلكها أيضًا.
الورقة البحثية الأخيرة التي كتبتها البشر: آثار البحث النابعة من الوكلاء الذكيين (Agents)
FlashMemory-DeepSeek-V4: فهرس البرق للسياق فائق الطول عبر انتباه متناثر ذو نظرة إلى الأمام
المهارة الكامنة: من المهارات النصية ضمن السياق إلى المهارات الكامنة في الأوزان لوكلاء LLM agents
CoVEBench: هل يمكن لنماذج تحرير الفيديو التعامل مع التعليمات المعقدة؟
الذاكرة المكانية الكامنة لنماذج العالم للفيديو
حول هندسة التقطير على السياسة
SWE-Explore: تقييم كيفية استكشاف وكلاء البرمجة Agents للمستودعات
تقرير تقني حول VoxCPM2
التقرير الفني الخاص بـ LongCat-Video-Avatar 1.5
ChartNet: مجموعة بيانات متعددة الوسائط عالية الجودة وذات مقياس يتجاوز المليون لفهم المخططات البيانية بشكل قوي
ACL-Verbatim: الإجابة على الأسئلة الخالية من الهلوسة في مجال البحث
ما وراء الحوارات الثابتة: تقييم ذاكرة طويلة المدى واقعية ومتباينة ومتطورة
نهاية هندسة البرمجيات: كيف تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على إعادة هيكلة النموذج البرمجي بشكل جذري
لماذا تتعلم النماذج الأكبر بشكل أفضل: تأثيرات السعة، والتداخل، والاحتفاظ بالمهام النادرة
عندما تفشل الأدوات: تقييم المعايير لإعادة التخطيط الديناميكي والتعافي من الشذوذ في LLM Agents