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Papers
Täglich aktualisierte hochmoderne KI-Forschungsarbeiten, um Sie über die neuesten KI-Trends auf dem Laufenden zu halten

DreamID-Omni: Einheitlicher Rahmen für steuerbare, menschenzentrierte Audio-Video-Generierung

MolHIT: Fortschritte bei der Molekülgraphen-Generierung mit hierarchischen diskreten Diffusionsmodellen































DreamID-Omni: Einheitlicher Rahmen für steuerbare, menschenzentrierte Audio-Video-Generierung

MolHIT: Fortschritte bei der Molekülgraphen-Generierung mit hierarchischen diskreten Diffusionsmodellen






























HyTRec: Eine hybride zeitbewusste Aufmerksamkeitsarchitektur für die langfristige sequenzielle Empfehlung
DREAM: Deep Research Evaluation mit agentenbasierten Metriken
LongCLI-Bench: Ein vorläufiger Benchmark und Studie zur langfristigen agentenbasierten Programmierung in Kommandozeilenschnittstellen
PyVision-RL: Entwicklung offener agenter Sichtmodelle durch Verstärkungslernen
Von der Wahrnehmung zur Aktion: Ein interaktiver Benchmark für visuelle Reasoning
Abfrageorientierter und speicherbewusster Reranker für die Verarbeitung langer Kontexte
Zur Datenengineering für die Skalierung der Terminal-Fähigkeiten von LLM
DSDR: Dual-Scale Diversity Regularization für die Exploration im LLM-Reasoning
Mobile-O: Einheitliche multimodale Wahrnehmung und Generierung auf mobilen Geräten
TOPReward: Token-Wahrscheinlichkeiten als versteckte Zero-Shot-Belohnungen für die Robotik
ManCAR: Mannigfaltigkeitsbeschränkte latente Reasoning mit adaptiver Testzeit-Computierung für sequenzielle Empfehlungen
VLANeXt: Rezepte zum Aufbau robuster VLA-Modelle
Ein sehr großes Video-Reasoning-Testfeld
Selektives Training großer visueller Sprachmodelle mittels visueller Informationsgewinn
DeepVision-103K: Ein visuell vielfältiges, umfassend abgedecktes und überprüfbares mathematisches Datensatz für multimodales Schlussfolgern
SARAH: Raumbezogene Echtzeit-Agentenmenschen
EgoPush: Lernen von Ende-zu-Ende-egozentrischer Mehrobjekt-Umstellung für mobile Roboter
Generierte Realität: menschenzentrierte Weltsimulation mithilfe interaktiver Videoerzeugung mit Hand- und Kamerasteuerung
VESPO: Variational Sequence-Level Soft Policy Optimization für stabile Off-Policy LLM-Training
Arcee Trinity Large Technical Report
Frontier AI Risk Management Framework in Practice: Ein technischer Risikoanalysebericht v1.5
Unified Latents (UL): Wie man seine Latentvariablen trainiert
Mobile-Agent-v3.5: Multi-Platform Grundlegende GUI-Agenten
SpargeAttention2: Trainierbare spärliche Aufmerksamkeit durch hybride Top-k+Top-p-Maskierung und Distillation-Feinabstimmung
AutoWebWorld: Synthetisierung unendlicher überprüfbarer Web-Umgebungen mittels endlichen Zustandsmaschinen
Bounded Model Checking für unbeschränkte Client-Server-Systeme
Wie viel Reasoning fügen Retrieval-Augmented-Modelle über LLMs hinaus hinzu? Ein Benchmarking-Framework für Multi-Hop-Inferenz über hybride Wissensbasen
Der Vision Wormhole: Latent-Space-Kommunikation in heterogenen Multi-Agenten-Systemen
Panini: Kontinuierliches Lernen im Token-Raum mittels strukturierter Speicherung
ResearchGym: Evaluating Language Model Agents on Real-World AI Research
HyTRec: Eine hybride zeitbewusste Aufmerksamkeitsarchitektur für die langfristige sequenzielle Empfehlung
DREAM: Deep Research Evaluation mit agentenbasierten Metriken
LongCLI-Bench: Ein vorläufiger Benchmark und Studie zur langfristigen agentenbasierten Programmierung in Kommandozeilenschnittstellen
PyVision-RL: Entwicklung offener agenter Sichtmodelle durch Verstärkungslernen
Von der Wahrnehmung zur Aktion: Ein interaktiver Benchmark für visuelle Reasoning
Abfrageorientierter und speicherbewusster Reranker für die Verarbeitung langer Kontexte
Zur Datenengineering für die Skalierung der Terminal-Fähigkeiten von LLM
DSDR: Dual-Scale Diversity Regularization für die Exploration im LLM-Reasoning
Mobile-O: Einheitliche multimodale Wahrnehmung und Generierung auf mobilen Geräten
TOPReward: Token-Wahrscheinlichkeiten als versteckte Zero-Shot-Belohnungen für die Robotik
ManCAR: Mannigfaltigkeitsbeschränkte latente Reasoning mit adaptiver Testzeit-Computierung für sequenzielle Empfehlungen
VLANeXt: Rezepte zum Aufbau robuster VLA-Modelle
Ein sehr großes Video-Reasoning-Testfeld
Selektives Training großer visueller Sprachmodelle mittels visueller Informationsgewinn
DeepVision-103K: Ein visuell vielfältiges, umfassend abgedecktes und überprüfbares mathematisches Datensatz für multimodales Schlussfolgern
SARAH: Raumbezogene Echtzeit-Agentenmenschen
EgoPush: Lernen von Ende-zu-Ende-egozentrischer Mehrobjekt-Umstellung für mobile Roboter
Generierte Realität: menschenzentrierte Weltsimulation mithilfe interaktiver Videoerzeugung mit Hand- und Kamerasteuerung
VESPO: Variational Sequence-Level Soft Policy Optimization für stabile Off-Policy LLM-Training
Arcee Trinity Large Technical Report
Frontier AI Risk Management Framework in Practice: Ein technischer Risikoanalysebericht v1.5
Unified Latents (UL): Wie man seine Latentvariablen trainiert
Mobile-Agent-v3.5: Multi-Platform Grundlegende GUI-Agenten
SpargeAttention2: Trainierbare spärliche Aufmerksamkeit durch hybride Top-k+Top-p-Maskierung und Distillation-Feinabstimmung
AutoWebWorld: Synthetisierung unendlicher überprüfbarer Web-Umgebungen mittels endlichen Zustandsmaschinen
Bounded Model Checking für unbeschränkte Client-Server-Systeme
Wie viel Reasoning fügen Retrieval-Augmented-Modelle über LLMs hinaus hinzu? Ein Benchmarking-Framework für Multi-Hop-Inferenz über hybride Wissensbasen
Der Vision Wormhole: Latent-Space-Kommunikation in heterogenen Multi-Agenten-Systemen
Panini: Kontinuierliches Lernen im Token-Raum mittels strukturierter Speicherung
ResearchGym: Evaluating Language Model Agents on Real-World AI Research