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

Von dem Was zum Warum: Ein Multi-Agentensystem zur evidenzbasierten Schlussfolgerung chemischer Reaktionsbedingungen

DreamOmni2: Multimodale, anweisungsbasierende Bearbeitung und Generierung































Von dem Was zum Warum: Ein Multi-Agentensystem zur evidenzbasierten Schlussfolgerung chemischer Reaktionsbedingungen

DreamOmni2: Multimodale, anweisungsbasierende Bearbeitung und Generierung






























VideoCanvas: Einheitliche Video-Vervollständigung aus beliebigen räumlich-zeitlichen Patchen mittels Kontextbedingung
UniVideo: Einheitliches Verstehen, Generieren und Bearbeiten von Videos
MemMamba: Die Neubewertung von Speichermustern in State-Space-Modellen
MM-HELIX: Steigerung der multimodalen langkettigen reflektiven Schlussfolgerung durch eine ganzheitliche Plattform und adaptive hybride Politikoptimierung
PromptCoT 2.0: Skalierung der Prompt-Synthese für das Reasoning großer Sprachmodelle
Extract-0: Ein spezialisiertes Sprachmodell für die Informationsextraktion aus Dokumenten
OmniRetarget: interaktionsbewahrende Datengenerierung für humanoiden ganzkörperbasierten Lokomotions- und Szeneninteraktionskontrolle
WildSpeech-Bench: Benchmarking End-to-End SpeechLLMs in the Wild
Token-orientierte Bearbeitung interner Aktivierungen zur Ausrichtung großer Sprachmodelle
Zu lernen: tokenweise dynamische Gating-Mechanismen für ressourcenschwache visuelle Sprachmodellierung
Lernen von Agenten durch frühe Erfahrungen
MATRIX: Mask Track Alignment für interaktionsbewusste Videoerzeugung
RLinf-VLA: Ein einheitlicher und effizienter Rahmen für die VLA+RL-Trainingsweise
SHANKS: Simultane Wahrnehmung und Denken für Sprachmodelle
Lumina-DiMOO: Ein Omni-Diffusions-Großsprachmodell für die multimodale Generierung und Verständnis
Cache-zu-Cache: Direkte semantische Kommunikation zwischen großen Sprachmodellen
Ming-UniVision: Gemeinsame Bildverstehens- und Generierungsfähigkeit mit einem einheitlichen kontinuierlichen Tokenizer
Wissenschaftliche Algorithmusentdeckung durch Erweiterung von AlphaEvolve mit tiefgreifender Forschung
ConstraintLLM: Ein neuro-symbolisches Framework für industrielle Constraint-Programmierung
Skalierung von codeassistierten Ketten des Denkens und Anweisungen zur Modellbegründung
CoDA: Codierung von LM mittels Diffusionsanpassung
Fast-dLLM v2: Effiziente Block-Diffusion-Large Language Model
Weniger ist mehr: Rekursives Schlussfolgern mit winzigen Netzwerken
Fathom-DeepResearch: Freigabe der Informationsbeschaffung und -synthese über lange Zeiträume für SLMs
TaTToo: Werkzeugbasiertes Denken PRM für die Testzeit-Skalierung bei tabellarischen Reasoning
Hybride Architekturen für Sprachmodelle: Systematische Analyse und Gestaltungsinsight
MITS: Verbesserte Baum-Such-Schlussfolgerung für LLMs mittels punktweiser Mutual Information
Imperzeptible Jailbreaking von großen Sprachmodellen
VChain: Chain-of-Visual-Thought für das Schlussfolgern in der Videogenerierung
Video-LMM Nachschulung: Ein detaillierter Einblick in die Video-Reasoning mit großen Multimodalmodellen
VideoCanvas: Einheitliche Video-Vervollständigung aus beliebigen räumlich-zeitlichen Patchen mittels Kontextbedingung
UniVideo: Einheitliches Verstehen, Generieren und Bearbeiten von Videos
MemMamba: Die Neubewertung von Speichermustern in State-Space-Modellen
MM-HELIX: Steigerung der multimodalen langkettigen reflektiven Schlussfolgerung durch eine ganzheitliche Plattform und adaptive hybride Politikoptimierung
PromptCoT 2.0: Skalierung der Prompt-Synthese für das Reasoning großer Sprachmodelle
Extract-0: Ein spezialisiertes Sprachmodell für die Informationsextraktion aus Dokumenten
OmniRetarget: interaktionsbewahrende Datengenerierung für humanoiden ganzkörperbasierten Lokomotions- und Szeneninteraktionskontrolle
WildSpeech-Bench: Benchmarking End-to-End SpeechLLMs in the Wild
Token-orientierte Bearbeitung interner Aktivierungen zur Ausrichtung großer Sprachmodelle
Zu lernen: tokenweise dynamische Gating-Mechanismen für ressourcenschwache visuelle Sprachmodellierung
Lernen von Agenten durch frühe Erfahrungen
MATRIX: Mask Track Alignment für interaktionsbewusste Videoerzeugung
RLinf-VLA: Ein einheitlicher und effizienter Rahmen für die VLA+RL-Trainingsweise
SHANKS: Simultane Wahrnehmung und Denken für Sprachmodelle
Lumina-DiMOO: Ein Omni-Diffusions-Großsprachmodell für die multimodale Generierung und Verständnis
Cache-zu-Cache: Direkte semantische Kommunikation zwischen großen Sprachmodellen
Ming-UniVision: Gemeinsame Bildverstehens- und Generierungsfähigkeit mit einem einheitlichen kontinuierlichen Tokenizer
Wissenschaftliche Algorithmusentdeckung durch Erweiterung von AlphaEvolve mit tiefgreifender Forschung
ConstraintLLM: Ein neuro-symbolisches Framework für industrielle Constraint-Programmierung
Skalierung von codeassistierten Ketten des Denkens und Anweisungen zur Modellbegründung
CoDA: Codierung von LM mittels Diffusionsanpassung
Fast-dLLM v2: Effiziente Block-Diffusion-Large Language Model
Weniger ist mehr: Rekursives Schlussfolgern mit winzigen Netzwerken
Fathom-DeepResearch: Freigabe der Informationsbeschaffung und -synthese über lange Zeiträume für SLMs
TaTToo: Werkzeugbasiertes Denken PRM für die Testzeit-Skalierung bei tabellarischen Reasoning
Hybride Architekturen für Sprachmodelle: Systematische Analyse und Gestaltungsinsight
MITS: Verbesserte Baum-Such-Schlussfolgerung für LLMs mittels punktweiser Mutual Information
Imperzeptible Jailbreaking von großen Sprachmodellen
VChain: Chain-of-Visual-Thought für das Schlussfolgern in der Videogenerierung
Video-LMM Nachschulung: Ein detaillierter Einblick in die Video-Reasoning mit großen Multimodalmodellen