HyperAI

أحدث الأوراق البحثية

أوراق بحثية متطورة في مجال الذكاء الاصطناعي يتم تحديثها يوميًا لمساعدتك على مواكبة أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي

EarthMind: نحو مراقبة الأرض متعددة الحبيبات ومتعددة الأجهزة
باستخدام نماذج متعددة الوسائط كبيرة
EarthMind: نحو مراقبة الأرض متعددة الحبيبات ومتعددة الأجهزة باستخدام نماذج متعددة الوسائط كبيرة
Yan Shu, Bin Ren, Zhitong Xiong, et al.
تاريخ النشر: 6/4/2025
SRPO: تحسين الاستدلال في نماذج اللغة المتعددة الأوضاع من خلال التعلم التعزيزي الواعي بالانعكاس
SRPO: تحسين الاستدلال في نماذج اللغة المتعددة الأوضاع من خلال التعلم التعزيزي الواعي بالانعكاس
Zhongwei Wan, Zhihao Dou, Che Liu, et al.
تاريخ النشر: 6/4/2025
ShapeLLM-Omni: نموذج لغوي متعدد الوسائط مخصص للإنبات ثلاثي الأبعاد والفهم
ShapeLLM-Omni: نموذج لغوي متعدد الوسائط مخصص للإنبات ثلاثي الأبعاد والفهم
Junliang Ye, Zhengyi Wang, Ruowen Zhao, et al.
تاريخ النشر: 6/4/2025
LoHoVLA: نموذج موحد للرؤية واللغة والفعل لمهام طويلة الأفق
LoHoVLA: نموذج موحد للرؤية واللغة والفعل لمهام طويلة الأفق
Yang, Yi ; Sun, Jiaxuan ; Kou, et al.
تاريخ النشر: 6/4/2025
الضبط الدقيق السياقي الزمني للتحكم المتنوع في نماذج التفتيت الفيديو
الضبط الدقيق السياقي الزمني للتحكم المتنوع في نماذج التفتيت الفيديو
Kinam Kim, Junha Hyung, Jaegul Choo
تاريخ النشر: 6/3/2025
جيجساو-ر1: دراسة حول التعلم التدعيمي البصري القائم على القواعد باستخدام ألغاز الجigsaw
جيجساو-ر1: دراسة حول التعلم التدعيمي البصري القائم على القواعد باستخدام ألغاز الجigsaw
Wang, Zifu ; Zhu, Junyi ; Tang, et al.
تاريخ النشر: 6/3/2025
تكييف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال تدرج معدلات التعلم بمجموعات التدرج
تكييف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال تدرج معدلات التعلم بمجموعات التدرج
Siyuan Li, Juanxi Tian, Zedong Wang, et al.
تاريخ النشر: 6/3/2025
مُنْطَلَق الجِم: بِيئات الاستدلال للتعلم التّوافقي مع المكافآت القابلة للتّحقُّق
مُنْطَلَق الجِم: بِيئات الاستدلال للتعلم التّوافقي مع المكافآت القابلة للتّحقُّق
Stojanovski, Zafir ; Stanley, Oliver ; Sharratt, et al.
تاريخ النشر: 6/3/2025
تجاوز قاعدة 80/20: الرموز الأقلية ذات الإنتروبيا العالية تدفع التعلم التعزيزي الفعال لمنطق النماذج اللغوية الكبيرة
تجاوز قاعدة 80/20: الرموز الأقلية ذات الإنتروبيا العالية تدفع التعلم التعزيزي الفعال لمنطق النماذج اللغوية الكبيرة
Shenzhi Wang, Le Yu, Chang Gao, et al.
تاريخ النشر: 6/3/2025
RMoA: تحسين مزيج الوكلاء من خلال تعظيم التنوع وتعويض الباقي
RMoA: تحسين مزيج الوكلاء من خلال تعظيم التنوع وتعويض الباقي
Zhentao Xie, Chengcheng Han, Jinxin Shi, et al.
تاريخ النشر: 6/3/2025