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

Proxy-Erkundung und wiederverwendbare Steuerung: Ein modulares LLM-Post-Training-Paradigma mittels proxy-geführter Update-Signale

Auf dem Weg zu effizienten Convolutional Neural Networks für eingebettete Hardware durch mehrdimensionale Pruning-Verfahren































Proxy-Erkundung und wiederverwendbare Steuerung: Ein modulares LLM-Post-Training-Paradigma mittels proxy-geführter Update-Signale

Auf dem Weg zu effizienten Convolutional Neural Networks für eingebettete Hardware durch mehrdimensionale Pruning-Verfahren






























LLM-gesteuerte Programmevolution für gezielte Black-Box-Angriffe auf perzeptuelle Hash-Algorithmen
Sind LLMs bereit für HARDCHOICES?
Prezta: Nachweisbare Fernausführung von Zero-Trust-Autorisierung mittels SNARKs
Score-Only Destillation für kompakte dichte Retrieval-Modelle
FAIR GraphRAG: Ein Retrieval-Augmented-Generation-Ansatz für semantische Datenanalyse
ManiScope: LLM-gestützte visuelle Analytik von Manipulationsrisiken bei Kryptowährungen
Ereignisbasierte neuronale Dekodierung für neuroprothetische Motorsteuerung
Jeden Experten im domänenspezifischen Training freischalten
EdgeBench: Enthüllung der Skalierungsgesetze des Lernens aus realen Umgebungen
ARDY: Autoregressive Diffusion mit hybrider Repräsentation für interaktive menschliche Bewegungsgenerierung
PithTrain: Ein kompaktes und agenten-natives MoE-Trainingssystem
Sprachmodelle brauchen Schlaf: Lernen, sich selbst zu modifizieren und Erinnerungen zu konsolidieren
HunyuanOCR-1.5: Leichtgewichtige OCR-VLMs schneller und besser machen
Von der RGB-Generierung zur dichten Feldauslese: Pixelgenaue dichte Vorhersage mit Text-zu-Bild-Modellen
KronQ: LLM-Quantisierung mittels Kronecker-faktorisierter Hesse-Matrix
Trust Region Policy Distillation
Videogenerierungsmodelle sind universelle visuelle Lerner
Skalierbares visuelles Vortraining für Sprachintelligenz
Long-Horizon-Terminal-Bench: Testen der Grenzen von Agenten bei langfristigen Terminalaufgaben mit dichter belohnungsbasierter Bewertung
LLM-as-a-Tutor: Policy-bewusste Prompt-Anpassung für nicht-verifizierbares RL
Atomic Task Graph: Ein einheitliches Framework für agentische Planung und Ausführung
LongE2V: Langzeithorizont-Ereignisbasierte Videorekonstruktion, -vorhersage und -bildinterpolation mit Videodiffusionsmodellen
UniClawBench: Ein universeller Benchmark für proaktive Agenten bei realen Aufgaben
Ideen haben Genome: Benchmarking wissenschaftlicher Abstammungslogik und abstammungsbasierter Ideengenerierung
Warum kann ich meine Schublade nicht öffnen? Vermeidung objektgetriebener Abkürzungen in der Zero-Shot Compositional Action Recognition
Video-Oasis: Evaluierung des Videoverständnisses neu denken
Vidu S1: Ein Echtzeit-Interaktives Videogenerierungsmodell
Messung der Kluft zwischen menschlichen und LLM-generierten Forschungsideen
Der Harness-Effekt: Wie Orchestrierungsdesign die Token-Ökonomie unternehmerischer agentischer KI bestimmt
Unendliche Welten mit vielseitigen Interaktionen
LLM-gesteuerte Programmevolution für gezielte Black-Box-Angriffe auf perzeptuelle Hash-Algorithmen
Sind LLMs bereit für HARDCHOICES?
Prezta: Nachweisbare Fernausführung von Zero-Trust-Autorisierung mittels SNARKs
Score-Only Destillation für kompakte dichte Retrieval-Modelle
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ManiScope: LLM-gestützte visuelle Analytik von Manipulationsrisiken bei Kryptowährungen
Ereignisbasierte neuronale Dekodierung für neuroprothetische Motorsteuerung
Jeden Experten im domänenspezifischen Training freischalten
EdgeBench: Enthüllung der Skalierungsgesetze des Lernens aus realen Umgebungen
ARDY: Autoregressive Diffusion mit hybrider Repräsentation für interaktive menschliche Bewegungsgenerierung
PithTrain: Ein kompaktes und agenten-natives MoE-Trainingssystem
Sprachmodelle brauchen Schlaf: Lernen, sich selbst zu modifizieren und Erinnerungen zu konsolidieren
HunyuanOCR-1.5: Leichtgewichtige OCR-VLMs schneller und besser machen
Von der RGB-Generierung zur dichten Feldauslese: Pixelgenaue dichte Vorhersage mit Text-zu-Bild-Modellen
KronQ: LLM-Quantisierung mittels Kronecker-faktorisierter Hesse-Matrix
Trust Region Policy Distillation
Videogenerierungsmodelle sind universelle visuelle Lerner
Skalierbares visuelles Vortraining für Sprachintelligenz
Long-Horizon-Terminal-Bench: Testen der Grenzen von Agenten bei langfristigen Terminalaufgaben mit dichter belohnungsbasierter Bewertung
LLM-as-a-Tutor: Policy-bewusste Prompt-Anpassung für nicht-verifizierbares RL
Atomic Task Graph: Ein einheitliches Framework für agentische Planung und Ausführung
LongE2V: Langzeithorizont-Ereignisbasierte Videorekonstruktion, -vorhersage und -bildinterpolation mit Videodiffusionsmodellen
UniClawBench: Ein universeller Benchmark für proaktive Agenten bei realen Aufgaben
Ideen haben Genome: Benchmarking wissenschaftlicher Abstammungslogik und abstammungsbasierter Ideengenerierung
Warum kann ich meine Schublade nicht öffnen? Vermeidung objektgetriebener Abkürzungen in der Zero-Shot Compositional Action Recognition
Video-Oasis: Evaluierung des Videoverständnisses neu denken
Vidu S1: Ein Echtzeit-Interaktives Videogenerierungsmodell
Messung der Kluft zwischen menschlichen und LLM-generierten Forschungsideen
Der Harness-Effekt: Wie Orchestrierungsdesign die Token-Ökonomie unternehmerischer agentischer KI bestimmt
Unendliche Welten mit vielseitigen Interaktionen