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面向快速图像与视频生成的并行解码蒸馏

确定和集与差集之间的最优指数关系






























基于错误定位的测试时扩展方法
NVIDIA-labs OO Agents:原生 Python 面向对象智能体
PerceptionBench:评估多模态大语言模型的原子视觉感知能力
物理增强神经常微分方程中的时间范围选择:理论洞见与磁链应用
面向视频对象插入与图层分解的显式图层建模
Transformer Transformer:面向运动条件机器人协同设计的统一模型
基于目标感知数据对齐的细粒度食物图像理解
证明器与求解器的验证
中间模型:迈向 AI 原生实时通信
DynamiCrafter:基于视频扩散先验的开放域图像动画生成
MemoHarness:从执行经验中学习的智能体控制框架
Nanbeige4.2-3B:在紧凑模型中释放智能体能力
重新审视在线策略扩散蒸馏中的无分类器引导
STATEACT:先于像素的程序状态,面向长程计算机使用智能体
机器人学习中的进度奖励建模:综述
从闭源到开源:通过多智能体协议蒸馏弥合智能搜索中的分布鸿沟
JarvisHub:面向画布原生多模态创作智能体的开放实验平台
KIMI K3:开放前沿智能
MUSIC-JEPA:从动作中学习声音的世界模型
LLM 无法完成“跳跃”
大语言模型在演化的用户意图中迷失方向
SOAP、Muon 及其延伸:推动大语言模型预训练的规模化
面向快速图像合成的改进分布匹配蒸馏方法
用于生成建模的三体散射
从零开始扩展原生多模态预训练
DataPrep-Bench:面向训练数据制备的大语言模型基准评测
Molt:面向智能体强化学习的可扩展 PyTorch 原生训练框架
智能体上下文管理:将智能体记忆与成本视为生命周期和架构问题加以解决
Skill Self-Play:以协同进化技能推动大语言模型能力前沿
更好的框架,更小的模型:通过自动化框架适配构建成本降低 90% 的智能体