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ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought für Vision-Language-Action-Modelle

ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought für Vision-Language-Action-Modelle

Körperliche Intelligenz

Linqing Zhong, Yi Liu, Yifei Wei, et al.

Wenn Personalisierung täuscht: Verständnis und Minderung von Halluzinationen in personalisierten LLMs

Wenn Personalisierung täuscht: Verständnis und Minderung von Halluzinationen in personalisierten LLMs

Intelligente Fragebeantwortung

Zhongxiang Sun, Yi Zhan, Chenglei Shen, et al.

RubricHub: Ein umfassender und hochdiskriminierender Rubrik-Datensatz durch automatisierte grob-zu-fein Generierung

Sunzhu Li, Jiale Zhao, Miteto Wei, et al.

Freischalten impliziter Erfahrung: Synthese von Werkzeugnutzungsverläufen aus Text

Zhihao Xu, Rumei Li, Jiahuan Li, et al.

Der vergiftete-Apfel-Effekt: Strategische Manipulation mediierter Märkte durch die Technologiekonvergenz von KI-Agenten

Künstliche Intelligenz

Eilam Shapira, Roi Reichart, Moshe Tennenholtz

Ihr gruppenbezogener Vorteil ist verzerrt

Verstärkendes Lernen

Fengkai Yang, Zherui Chen, Xiaohan Wang, et al.

STEM: Skalierung von Transformers mit Embedding-Modulen

Ranajoy Sadhukhan, Sheng Cao, Harry Dong, et al.

Verloren im Rauschen: Wie Reasoning-Modelle mit kontextuellen Ablenkern scheitern

Seongyun Lee, Yongrae Jo, Minju Seo, et al.

Jenseits statischer Werkzeuge: Testzeit-Tool-Evolution für wissenschaftliches Schließen

Jiaxuan Lu, Ziyu Kong, Yemin Wang, et al.

VIBE: Visual Instruction Based Editor

Diffusionsmodell

Grigorii Alekseenko, Aleksandr Gordeev, Irina Tolstykh, et al.

Kollaboratives mehragentenbasiertes Testzeit-Verstärkungslernen für Schlussfolgern

Verstärkendes Lernen

Zhiyuan Hu, Yunhai Hu, Juncheng Liu, et al.

Belohnung des Seltenen: Uniqueness-Aware RL für kreative Problemlösung in LLMs

Verstärkendes Lernen

Zhiyuan Hu, Yucheng Wang, Yufei He, et al.

Städtische sozio-semantische Segmentierung mit Vision-Language-Reasoning

Bildsegmentierung

Semantische Segmentierung

Yu Wang, Yi Wang, Rui Dai, et al.

STEP3-VL-10B Technischer Bericht

Multimodale Darstellung

Visuelle Fragebeantwortung

Ailin Huang, Chengyuan Yao, Chunrui Han, et al.

SeedFold: Skalierung der Vorhersage biomolekularer Strukturen

Yi Zhou, Chan Lu, Yiming Ma, et al.

Technischer Bericht zu Gemma

Mara Finkelstein, Isaac Caswell, Tobias Domhan, et al.

Fast-ThinkAct: Effizientes Vision-Sprache-Aktion-Reasoning durch verbalisierbare latente Planung

Körperliche Intelligenz

Chi-Pin Huang, Yunze Man, Zhiding Yu, et al.

SkinFlow: Effiziente Informationsübertragung für offene dermatologische Diagnosen mittels dynamischer visueller Kodierung und stufenweiser RL

Bildgenerierung

Lijun Liu, Linwei Chen, Zhishou Zhang, et al.

A^3-Bench: Benchmarking speichergetriebenen wissenschaftlichen Schlussfolgerns durch Anchor- und Attraktor-Aktivierung

Jian Zhang, Yu He, Zhiyuan Wang, et al.

Kontrollierte Selbst-Evolution für die algorithmische Code-Optimierung

Codegenerierung

Tu Hu, Ronghao Chen, Shuo Zhang, et al.

MAXS: Meta-adaptives Erkunden mit LLM-Agenten

Jian Zhang, Zhiyuan Wang, Zhangqi Wang, et al.

DeepResearchEval: Ein automatisiertes Framework zur Konstruktion tiefer Forschungsaufgaben und agenter Bewertung

Yibo Wang, Lei Wang, Yue Deng, et al.

Die motivische Klasse des Raums der Abbildungen vom Geschlecht 0 in die Flaggenvarietät

Jim Bryan, Balázs Elek, Freddie Manners, et al.

UniversalRAG: Retrieval-Augmented Generation über Korpora unterschiedlicher Modalitäten und Granularitäten

Retrieval-Augmented Generation

Multimodale Darstellung

Woongyeong Yeo, Kangsan Kim, Soyeong Jeong, et al.

Zur Nicht-Entkopplung von Supervised Fine-tuning und Reinforcement Learning im Post-training

Überwachtes Feinabstimmen

Verstärkendes Lernen

Xueyan Niu, Bo Bai, Wei Han, et al.

Text-, Code- und Vision-Ausrichtung: Ein mehrzielorientierter Reinforcement-Learning-Framework für Text-zu-Visualisierung

Codegenerierung

Mizanur Rahman, Mohammed Saidul Islam, Md Tahmid Rahman Laskar, et al.

Wie lernen große Sprachmodelle Konzepte während der kontinuierlichen Vortrainierung?

Barry Menglong Yao, Sha Li, Yunzhi Yao, et al.

JudgeRLVR: Zuerst bewerten, dann generieren für effiziente Inferenz

Verstärkendes Lernen

Jiangshan Duo, Hanyu Li, Hailin Zhang, et al.

SnapGen++: Freisetzen von Diffusion Transformers für effiziente, hochfidele Bildgenerierung auf Edge-Geräten

Diffusionsmodell

Bildgenerierung

Dongting Hu, Aarush Gupta, Magzhan Gabidolla, et al.

VLingNav: Embodied Navigation mit adaptivem Reasoning und visuell unterstütztem linguistic Memory

Multimodale Darstellung

Shaoan Wang, Yuanfei Luo, Xingyu Chen, et al.

Ministral 3

Textgenerierung

Alexander H. Liu, Kartik Khandelwal, Sandeep Subramanian, et al.

Lernen latenter Handlungs-Weltmodelle in der Wildnis

Körperliche Intelligenz

Quentin Garrido, Tushar Nagarajan, Basile Terver, et al.

ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought für Vision-Language-Action-Modelle

ACoT-VLA: Action Chain-of-Thought für Vision-Language-Action-Modelle

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Bildsegmentierung

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Ministral 3

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Der vergiftete-Apfel-Effekt: Strategische Manipulation mediierter Märkte durch die Technologiekonvergenz von KI-Agenten

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STEM: Skalierung von Transformers mit Embedding-Modulen

Verloren im Rauschen: Wie Reasoning-Modelle mit kontextuellen Ablenkern scheitern

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Ministral 3

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VIBE: Visual Instruction Based Editor

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A^3-Bench: Benchmarking speichergetriebenen wissenschaftlichen Schlussfolgerns durch Anchor- und Attraktor-Aktivierung

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SnapGen++: Freisetzen von Diffusion Transformers für effiziente, hochfidele Bildgenerierung auf Edge-Geräten

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