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MMHU:大规模多模态人类行为理解基准测试

PhysX:基于物理的3D资产生成































MMHU:大规模多模态人类行为理解基准测试

PhysX:基于物理的3D资产生成






























面向代理的 RAG 与深度推理:LLMs 中 RAG 推理系统的综述
La-Proteina:通过部分潜在流匹配生成原子级蛋白质
SUICA:学习用于空间转录组学的超高维稀疏隐式神经表示
XiChen:一个具有 4D 变分知识的可扩展观测的全 AI 驱动全球天气预报系统
AgentsNet:多智能体LLM中的协调与协作推理
多模态基础模型能否理解示意图?——科学论文信息检索问答的实证研究
最优数据混合的比例定律
主题一致且姿态多样的文本到图像生成
视觉-语言-视觉自动编码器:从扩散模型中进行可扩展的知识蒸馏
DuetGraph:基于粗到精的双路径全局-局部融合知识图谱推理
CogDDN: 一种基于认知需求的导航方法,结合决策优化和双重加工思维
LayerCake: 在大型语言模型层中进行 Token 意识对比解码
递归混合:学习动态递归深度以适应性地进行 token 级计算
REST:通过同时提出多个问题对大型推理模型进行压力测试
EmbRACE-3K:复杂环境中的具身推理与行动
推理还是记忆?强化学习因数据污染而产生的不可靠结果
SpeakerVid-5M:一个大规模高质量的音频视觉二人互动人类生成数据集
VerifyBench:一个跨领域的推理验证系统基准测试
使用 FAMPNN 进行全原子蛋白质序列设计的侧链调节和建模
一个 Token 欺骗LLM法官
从一到多:用于3D生成的情境部分潜在变量
开放视觉推理器:将语言认知行为迁移至视觉推理
Lumos-1:从统一模型视角探讨自回归视频生成
神经驱动的图像编辑
KV缓存引导以诱导小型语言模型的推理能力
NeuralOS:基于神经生成模型的操作系统仿真
CLiFT:用于计算高效和自适应神经渲染的压缩光场标记
测试时使用反射生成模型进行缩放
系统建模与优化:一种综合框架用于多式联运移动性
全原子扩散 Transformers:分子和材料的统一生成建模
面向代理的 RAG 与深度推理:LLMs 中 RAG 推理系统的综述
La-Proteina:通过部分潜在流匹配生成原子级蛋白质
SUICA:学习用于空间转录组学的超高维稀疏隐式神经表示
XiChen:一个具有 4D 变分知识的可扩展观测的全 AI 驱动全球天气预报系统
AgentsNet:多智能体LLM中的协调与协作推理
多模态基础模型能否理解示意图?——科学论文信息检索问答的实证研究
最优数据混合的比例定律
主题一致且姿态多样的文本到图像生成
视觉-语言-视觉自动编码器:从扩散模型中进行可扩展的知识蒸馏
DuetGraph:基于粗到精的双路径全局-局部融合知识图谱推理
CogDDN: 一种基于认知需求的导航方法,结合决策优化和双重加工思维
LayerCake: 在大型语言模型层中进行 Token 意识对比解码
递归混合:学习动态递归深度以适应性地进行 token 级计算
REST:通过同时提出多个问题对大型推理模型进行压力测试
EmbRACE-3K:复杂环境中的具身推理与行动
推理还是记忆?强化学习因数据污染而产生的不可靠结果
SpeakerVid-5M:一个大规模高质量的音频视觉二人互动人类生成数据集
VerifyBench:一个跨领域的推理验证系统基准测试
使用 FAMPNN 进行全原子蛋白质序列设计的侧链调节和建模
一个 Token 欺骗LLM法官
从一到多:用于3D生成的情境部分潜在变量
开放视觉推理器:将语言认知行为迁移至视觉推理
Lumos-1:从统一模型视角探讨自回归视频生成
神经驱动的图像编辑
KV缓存引导以诱导小型语言模型的推理能力
NeuralOS:基于神经生成模型的操作系统仿真
CLiFT:用于计算高效和自适应神经渲染的压缩光场标记
测试时使用反射生成模型进行缩放
系统建模与优化:一种综合框架用于多式联运移动性
全原子扩散 Transformers:分子和材料的统一生成建模