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JarvisHub: Ein offenes Framework für canvas-native multimodale kreative Agenten

JarvisHub: Ein offenes Framework für canvas-native multimodale kreative Agenten

Yunlong Lin, Zixu Lin, Zhaohu Xing, et al.

KIMI K3: OFFENE FRONTIER-INTELLIGENZ

KIMI K3: OFFENE FRONTIER-INTELLIGENZ

Tongtong Bai, Fuxuan Gao, Guokun Lai, et al.

MUSIC-JEPA: Erlernen eines Weltmodells von Klang aus Handlungen

Multimodale Darstellung

Ziyu Wang, Kun Fang, Yann LeCun

LLMs können nicht springen

Tom Zahavy, Oliver Nash

LLMs verlieren sich in sich entwickelnden Nutzerintentionen

Jihoon Tack, Philippe Laban, Jennifer Neville

SOAP, Muon und darüber hinaus: Die Skalierung des LLM-Vortrainings vorantreiben

Mikail Khona, Aditya Vavre, Boxiang Wang, et al.

Verbesserte Distribution-Matching-Destillation für schnelle Bildsynthese

Diffusionsmodell

Bildgenerierung

Tianwei Yin, Michaël Gharbi, Taesung Park, et al.

DREI-KÖRPER-STREUUNG FÜR DIE GENERATIVE MODELLIERUNG

Diffusionsmodell

Bildgenerierung

Peng Sun, Zhenglin Cheng, Deyuan Liu, et al.

Skalierung nativen multimodalen Vortrainings von Grund auf

Haoyuan Wu, Aoqi Wu, Hai Wang, et al.

DataPrep-Bench: Benchmarking von LLMs als Trainingsdaten-Aufbereiter

Hao Liang, Qifeng Cai, Yibo Lin, et al.

Molt: Ein skalierbares, PyTorch-natives Trainingsframework für agentisches Reinforcement Learning

Verstärkendes Lernen

Jian Hu, Huiying Li, Hao Zhang, et al.

Agentisches Kontextmanagement: Lösung von Agentenspeicherund Kostenproblemen durch Betrachtung als Lebenszyklusund Architekturfragen

Skill Self-Play: Die Grenzen der LLM-Fähigkeiten durch ko-evolvierende Fertigkeiten verschieben

Siyuan Huang, Pengyu Cheng, Haotian Liu, et al.

Bessere Steuerungsstrukturen, kleinere Modelle: 90 % kostengünstigere Agenten durch automatisierte Steuerungsanpassung

Intelligente Fragebeantwortung

Chenyang Yang, Xinran Zhao, Tongshuang Wu, et al.

Vom Gedächtnis zu Fertigkeiten: Evidenzbasierte Ko-Evolutions-Governance für LLM-Agenten mit langem Zeithorizont

Bo Tang, Yang Zhang, Guomian Zhuang, et al.

Kontextgewichtetes diskretes Flow Matching

Textgenerierung

Diffusionsmodell

Daniil Cherniavskii, Daniel Severo, Karen Ullrich

SANA-Video 2.0: Hybride lineare Aufmerksamkeit mit Aufmerksamkeitsresiduen für effiziente Videogenerierung

Diffusionsmodell

Junsong Chen, Jincheng Yu, Yitong Li, et al.

Zeigen, nicht beschreiben: Evaluation räumlicher Kognition in generativen Pixeln statt in LLM-Text

Bildgenerierung

Xu Wang, Kaixiang Yao, Miao Pan, et al.

Visuelle kontrastive Selbstdestillation

Textgenerierung

Yijun Liang, Yunjie Tian, Yijiang Li, et al.

ReferTrack: Referenzieren, dann Verfolgen für verkörpertes visuelles Tracking

Objektverfolgung

Hanjing Ye, Tianle Zeng, Jiazhao Zhang, et al.

K12-KGraph: Ein lehrplanorientierter Wissensgraph für das Benchmarking und Training von Bildungs-LLMs

Überwachtes Feinabstimmen

Hao Liang, Qihan Lin, Zhaoyang Han, et al.

AREX: Auf dem Weg zu einem rekursiv selbstverbessernden Agenten für tiefgehende Recherche

Intelligente Fragebeantwortung

Shuqi Lu, Chaofan Li, Kun Luo, et al.

Jenseits euklidischen Clippings: Überwindung des Explorationskollapses in LLM-RL durch Riemannsche isometrische Policy-Optimierung

Verstärkendes Lernen

Zhicheng Cai, Xinyuan Guo, Hanlin Wu, et al.

Skalierungsgesetze für hypernetzwerkbasierte Wissensinjektion in großen Sprachmodellen

Nischay Dhankhar, Dos Baha, Abulhair Saparov

Eine Prüfung für aktive Beobachter

Jiarui Zhang, Muzi Tao, Shangshang Wang, et al.

Jenseits der relevanzzentrierten Suche: Rubrikenorientierte Auswahl und Rangordnung von Dokumentensets

Retrieval-Augmented Generation

Kailin Jiang, Lei Liu, Jian Xi, et al.

Self Gradient Forcing: Native Langzeit-Videoextrapolation

Diffusionsmodell

Junhao Zhuang, Shiyi Zhang, Yuxuan Bian, et al.

SLAI T-Rex: Vollparameter-Post-Training der DeepSeek-V4-Familie auf Ascend SuperPOD

Überwachtes Feinabstimmen

Dongfang Li, Xiaodong Luo, Ruoyu Sun, et al.

Vera: Ein geschichtetes Diffusionsmodell für inhaltsbewahrende Videobearbeitung

Diffusionsmodell

Hongkai Zheng, Ta-Ying Cheng, Benjamin Klein, et al.

Zweistufige Meta-Bewertungsraster für die Evaluation offener Textgenerierung: GAMUT, ein Benchmark für faktische Vollständigkeit

Xilun Chen, Zhaleh Feizollahi, Ross Goodwin, et al.

Automatisierte Entdeckung besitzt kein universell überlegenes Steuerungssystem

Akshat Gupta, Jermaine Lei, Alexander Lu, et al.

Auf dem Weg zu einer Wissenschaft der Skalierung von Agentensystemen

Yubin Kim, Ken Gu, Chanwoo Park, et al.

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