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DeepSeekMath-V2: Hin zu selbstverifizierendem mathematischem Schlussfolgern

DeepSeekMath-V2: Hin zu selbstverifizierendem mathematischem Schlussfolgern

Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, et al.

ToolOrchestra: Steigerung der Intelligenz durch effiziente Modell- und Werkzeugorchestrierung

ToolOrchestra: Steigerung der Intelligenz durch effiziente Modell- und Werkzeugorchestrierung

Hongjin Su, Shizhe Diao, Ximing Lu, et al.

Denken Sie visuell, Schlussfolgern Sie textuell: Visuelle-Sprachliche Synergie in ARC

Beichen Zhang, Yuhang Zang, Xiaoyi Dong, et al.

Harmony: Harmonisierung der Audio- und Videoerzeugung durch Quer-Aufgaben-Synergie

Diffusionsmodell

Teng Hu, Zhentao Yu, Guozhen Zhang, et al.

Inferix: Ein block-basierter, next-generation Inferenz-Engine für Weltsimulation

Inferix Team, Tianyu Feng, Yizeng Han, et al.

Latente Kooperation in Multi-Agent-Systemen

Jiaru Zou, Xiyuan Yang, Ruizhong Qiu, et al.

Multimodale Bewertung russischsprachiger Architekturen

Artem Chervyakov, Ulyana Isaeva, Anton Emelyanov, et al.

ROOT: Robuster orthogonalisierter Optimierer für das Training neuronaler Netze

Wei He, Kai Han, Hang Zhou, et al.

Superposition führt zu robuster neuronaler Skalierung

Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz

Yizhou Liu, Ziming Liu, Jeff Gore

Optimale Fehlergrenzen für transduktives Online-Lernen

Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz

Zachary Chase, Steve Hanneke, Shay Moran, et al.

Incentiviert Verstärkendes Lernen wirklich die Reasoning-Fähigkeit in LLMs über das Basismodell hinaus?

Verstärkendes Lernen

Yang Yue, Zhiqi Chen, Rui Lu, et al.

Warum Diffusionsmodelle nicht memorisieren: Die Rolle der impliziten dynamischen Regularisierung beim Training

Diffusionsmodell

Tony Bonnaire, Raphaël Urfin, Giulio Biroli, et al.

1000-Schicht-Netzwerke für selbstüberwachtes RL: Die Skalierung der Tiefe kann neue Fähigkeiten zur Zielerreichung ermöglichen

Verstärkendes Lernen

Neuronale Netze

Kevin Wang, Ishaan Javali, Michał Bortkiewicz, et al.

Gated Attention für große Sprachmodelle: Nichtlinearität, Sparsität und aufmerksamkeitsfreies Sinken

Zihan Qiu, Zekun Wang, Bo Zheng, et al.

Künstlicher Hivemind: Die offene Homogenität von Sprachmodellen (und darüber hinaus)

Liwei Jiang, Yuanjun Chai, Margaret Li, et al.

Evolutionäre Strategien im Hyperskalen-Format

Bidipta Sarkar, Mattie Fellows, Juan Agustin Duque, et al.

Versteht Verständnis die Generierung in einheitlichen multimodalen Modellen? Von der Analyse zur Wegweisung für die Zukunft

Yuwei Niu, Weiyang Jin, Jiaqi Liao, et al.

iMontage: Einheitliche, vielseitige und hochdynamische viele-zu-viele Bildgenerierung

Bildgenerierung

Zhoujie Fu, Xianfang Zeng, Jinghong Lan, et al.

Agent0-VL: Untersuchung eines sich selbst entwickelnden Agents für werkzeugintegrierte visuelle Sprach-Reasoning

Jiaqi Liu, Kaiwen Xiong, Peng Xia, et al.

MedSAM3: Einblick in Segment Anything mit medizinischen Konzepten

Bildsegmentierung

Anglin Liu, Rundong Xue, Xu R. Cao, et al.

SteadyDancer: Harmonisierte und kohärente Animation menschlicher Bilder mit Erhaltung des ersten Frames

Jiaming Zhang, Shengming Cao, Rui Li, et al.

GigaEvo: Ein Open-Source-Optimierungsframework, angetrieben von LLMs und Evolutionsalgorithmen

Valentin Khrulkov, Andrey Galichin, Denis Bashkirov, et al.

Treueorientierte Empfehlungserklärungen mittels stochastischer Pfadintegration

Präferenzmodellierung

Oren Barkan, Yahlly Schein, Yehonatan Elisha, et al.

Extraktion interaktionsbewusster monosemantischer Konzepte in Empfehlungssystemen

Neuronale Netze

Dor Arviv, Yehonatan Elisha, Oren Barkan, et al.

MSRNet: Ein mehrskaliges rekursives Netzwerk zur Detektion getarnter Objekte

Objekterkennung

Semantische Segmentierung

Leena Alghamdi, Muhammad Usman, Hafeez Anwar, et al.

Budget-bewusste Tool-Nutzung ermöglicht effektive Agent-Skalierung

Tengxiao Liu, Zifeng Wang, Jin Miao, et al.

In-Video-Anweisungen: Visuelle Signale als generative Steuerung

Gongfan Fang, Xinyin Ma, Xinchao Wang

Hier ist die Übersetzung des Titels ins Chinesische, angepasst an den akademischen Stil von SCI/SSCI-Publikationen:
DR Tulu：面向深度研究的基于演化评估标准的强化学习

Verstärkendes Lernen

Intelligente Fragebeantwortung

Rulin Shao, Akari Asai, Shannon Zejiang Shen, et al.

AICC: HTML feiner parsen, Modelle optimieren – Ein 7,3T AI-Ready-Korpus, erstellt durch einen modellbasierten HTML-Parser

Dokumentenverstehen

Ren Ma, Jiantao Qiu, Chao Xu, et al.

UltraFlux: Daten-Modell-Co-Design für hochqualitative native 4K-Text-zu-Bild-Generierung über diverse Seitenverhältnisse hinweg

Diffusionsmodell

Tian Ye, Song Fei, Lei Zhu

DeCo: Frequenzentkoppelte Pixeldiffusion zur Ende-zu-Ende-Bildgenerierung

Diffusionsmodell

Bildgenerierung

Zehong Ma, Longhui Wei, Shuai Wang, et al.

Computer-Use Agents als Juroren für generative Benutzeroberflächen

Codegenerierung

Kevin Qinghong Lin, Siyuan Hu, Linjie Li, et al.

DeepSeekMath-V2: Hin zu selbstverifizierendem mathematischem Schlussfolgern

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Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, et al.

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Denken Sie visuell, Schlussfolgern Sie textuell: Visuelle-Sprachliche Synergie in ARC

Beichen Zhang, Yuhang Zang, Xiaoyi Dong, et al.

Harmony: Harmonisierung der Audio- und Videoerzeugung durch Quer-Aufgaben-Synergie

Diffusionsmodell

Teng Hu, Zhentao Yu, Guozhen Zhang, et al.

Inferix: Ein block-basierter, next-generation Inferenz-Engine für Weltsimulation

Inferix Team, Tianyu Feng, Yizeng Han, et al.

Latente Kooperation in Multi-Agent-Systemen

Jiaru Zou, Xiyuan Yang, Ruizhong Qiu, et al.

Multimodale Bewertung russischsprachiger Architekturen

Artem Chervyakov, Ulyana Isaeva, Anton Emelyanov, et al.

ROOT: Robuster orthogonalisierter Optimierer für das Training neuronaler Netze

Wei He, Kai Han, Hang Zhou, et al.

Superposition führt zu robuster neuronaler Skalierung

Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz

Yizhou Liu, Ziming Liu, Jeff Gore

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Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz

Zachary Chase, Steve Hanneke, Shay Moran, et al.

Incentiviert Verstärkendes Lernen wirklich die Reasoning-Fähigkeit in LLMs über das Basismodell hinaus?

Verstärkendes Lernen

Yang Yue, Zhiqi Chen, Rui Lu, et al.

Warum Diffusionsmodelle nicht memorisieren: Die Rolle der impliziten dynamischen Regularisierung beim Training

Diffusionsmodell

Tony Bonnaire, Raphaël Urfin, Giulio Biroli, et al.

1000-Schicht-Netzwerke für selbstüberwachtes RL: Die Skalierung der Tiefe kann neue Fähigkeiten zur Zielerreichung ermöglichen

Verstärkendes Lernen

Neuronale Netze

Kevin Wang, Ishaan Javali, Michał Bortkiewicz, et al.

Gated Attention für große Sprachmodelle: Nichtlinearität, Sparsität und aufmerksamkeitsfreies Sinken

Zihan Qiu, Zekun Wang, Bo Zheng, et al.

Künstlicher Hivemind: Die offene Homogenität von Sprachmodellen (und darüber hinaus)

Liwei Jiang, Yuanjun Chai, Margaret Li, et al.

Evolutionäre Strategien im Hyperskalen-Format

Bidipta Sarkar, Mattie Fellows, Juan Agustin Duque, et al.

Versteht Verständnis die Generierung in einheitlichen multimodalen Modellen? Von der Analyse zur Wegweisung für die Zukunft

Yuwei Niu, Weiyang Jin, Jiaqi Liao, et al.

iMontage: Einheitliche, vielseitige und hochdynamische viele-zu-viele Bildgenerierung

Bildgenerierung

Zhoujie Fu, Xianfang Zeng, Jinghong Lan, et al.

Agent0-VL: Untersuchung eines sich selbst entwickelnden Agents für werkzeugintegrierte visuelle Sprach-Reasoning

Jiaqi Liu, Kaiwen Xiong, Peng Xia, et al.

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Neuronale Netze

Dor Arviv, Yehonatan Elisha, Oren Barkan, et al.

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Leena Alghamdi, Muhammad Usman, Hafeez Anwar, et al.

Budget-bewusste Tool-Nutzung ermöglicht effektive Agent-Skalierung

Tengxiao Liu, Zifeng Wang, Jin Miao, et al.

In-Video-Anweisungen: Visuelle Signale als generative Steuerung

Gongfan Fang, Xinyin Ma, Xinchao Wang

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DR Tulu：面向深度研究的基于演化评估标准的强化学习

Verstärkendes Lernen

Intelligente Fragebeantwortung

Rulin Shao, Akari Asai, Shannon Zejiang Shen, et al.

AICC: HTML feiner parsen, Modelle optimieren – Ein 7,3T AI-Ready-Korpus, erstellt durch einen modellbasierten HTML-Parser

Dokumentenverstehen

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Diffusionsmodell

Tian Ye, Song Fei, Lei Zhu

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Codegenerierung

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Inferix: Ein block-basierter, next-generation Inferenz-Engine für Weltsimulation

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Multimodale Bewertung russischsprachiger Architekturen

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1000-Schicht-Netzwerke für selbstüberwachtes RL: Die Skalierung der Tiefe kann neue Fähigkeiten zur Zielerreichung ermöglichen

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Künstlicher Hivemind: Die offene Homogenität von Sprachmodellen (und darüber hinaus)

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MedSAM3: Einblick in Segment Anything mit medizinischen Konzepten

SteadyDancer: Harmonisierte und kohärente Animation menschlicher Bilder mit Erhaltung des ersten Frames

GigaEvo: Ein Open-Source-Optimierungsframework, angetrieben von LLMs und Evolutionsalgorithmen

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MSRNet: Ein mehrskaliges rekursives Netzwerk zur Detektion getarnter Objekte

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UltraFlux: Daten-Modell-Co-Design für hochqualitative native 4K-Text-zu-Bild-Generierung über diverse Seitenverhältnisse hinweg

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Multimodale Bewertung russischsprachiger Architekturen

ROOT: Robuster orthogonalisierter Optimierer für das Training neuronaler Netze

Superposition führt zu robuster neuronaler Skalierung

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Incentiviert Verstärkendes Lernen wirklich die Reasoning-Fähigkeit in LLMs über das Basismodell hinaus?

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1000-Schicht-Netzwerke für selbstüberwachtes RL: Die Skalierung der Tiefe kann neue Fähigkeiten zur Zielerreichung ermöglichen

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Künstlicher Hivemind: Die offene Homogenität von Sprachmodellen (und darüber hinaus)

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iMontage: Einheitliche, vielseitige und hochdynamische viele-zu-viele Bildgenerierung

Agent0-VL: Untersuchung eines sich selbst entwickelnden Agents für werkzeugintegrierte visuelle Sprach-Reasoning

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GigaEvo: Ein Open-Source-Optimierungsframework, angetrieben von LLMs und Evolutionsalgorithmen

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Extraktion interaktionsbewusster monosemantischer Konzepte in Empfehlungssystemen

MSRNet: Ein mehrskaliges rekursives Netzwerk zur Detektion getarnter Objekte

Budget-bewusste Tool-Nutzung ermöglicht effektive Agent-Skalierung

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Hier ist die Übersetzung des Titels ins Chinesische, angepasst an den akademischen Stil von SCI/SSCI-Publikationen: DR Tulu：面向深度研究的基于演化评估标准的强化学习

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UltraFlux: Daten-Modell-Co-Design für hochqualitative native 4K-Text-zu-Bild-Generierung über diverse Seitenverhältnisse hinweg

DeCo: Frequenzentkoppelte Pixeldiffusion zur Ende-zu-Ende-Bildgenerierung

Computer-Use Agents als Juroren für generative Benutzeroberflächen