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论文
每日更新的前沿人工智能研究论文,帮助您紧跟最新的人工智能趋势
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CodeCap-Bench:代码能否作为良好的视频描述?

Rollback:世界模型中的经验回溯以实现策略改进

The Trinity:面向多模态智能体的能力驱动递归式自我改进

PDRVLA:一种具有物理动力学表示的视觉–语言–动作模型

Hy-Nomas:迈向自由形式交互式世界生成

ChronoReplay:单一答案接口不足以支撑流式空间智能

自进化智能体是持续学习者吗?

工作智能体:系统、能力与优化

InteractiveWorld:一个可验证的以人为中心环境,用于构建更好的交互式 MLLM 助手

轨迹试炼:面向可靠性与失败归因的 AI 智能体执行框架基准评测

DynaFlow:学习自由形式的多智能体编排

StreamVibe:面向动态用户意图的主动式视频智能体

Trajectory2Gym:面向工具使用智能体的决策有据组合式交互合成

Omni-Woodpecker:通过证据-先验再平衡实现全模态大语言模型的幻觉校正

RSIHub:一种面向智能体演化方法的可组合框架

RynnUnify:迈向统一具身大脑

HiSTEVE 1.0:利用人类接口 VLA 智能体应对开放世界游戏

USERARENA:面向长时程购物智能体的交互式用户模拟基准评测

通过视频对世界进行读取、写入、共享与交互:面向统一视频世界模型的综述

迈向物理 AI 的递归自我改进

IQuest-Q1:提升智能体 CLI 系统的基础能力

真实世界 Web 环境中的深度搜索

让 MLLM 潜在表示发挥作用:面向电影级视频生成的因子感知预测学习

通过组合式编辑先验蒸馏将图像编辑为可复用图层

WeVisOne-VL:从目标到像素的统一视觉感知

面向长程工作智能体的可验证环境规模化

面向可泛化智能体强化学习的 Harness Scaling

自动化面向科学的 ML:前沿智能体能否在真实开放场景中攀登科学高峰?

Agent World Model in the Wild:计算机使用智能体环境合成

展望未来:自回归视频生成中的未来演化建模

StreamEval:评估交互式流式视频生成模型

面向智能体的缓存工程