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RoboTok : un moteur de données à l'échelle d'Internet pour la récupération de démonstrations humaines et l'apprentissage de la manipulation dextre

Savoir quand ne pas réutiliser : le transfert conditionnel d’expérience dans le post-entraînement autonome des grands modèles de langue






























Random Attention : repenser l'éviction du cache KV pour un raisonnement efficace
LLaDA-Image : construire de puissants générateurs d'images avec des recettes d'entraînement entièrement ouvertes
Terminal-Universe : Transformer les trajectoires d'agents en environnements terminaux évolutifs
Compiler par entraînement : transformer des spécifications en langage naturel en fonctions neuronales locales
HarnessDev : Les LLM peuvent-ils créer et faire évoluer leur propre harnais d'agent ?
Les modèles de langage peuvent contrôler leur propre attention
Il faut être deux pour matcher : co-évolution d’un récupérateur génératif par apprentissage par renforcement
EarlyEval : une évaluation d’agents moins coûteuse par la prédiction précoce du résultat
SolarWM : données ouvertes et entraînement scalable pour des modèles du monde vidéo à long horizon
Repo-To-Skill : Distiller les dépôts GitHub en compétences pour l'IA au service de la recherche en IA
H3-World : Transformer la compréhension du langage en contrôle du monde
ZimaBlue : Évolution de modèles d'action mondiaux généralisables par pré-entraînement vidéo à grande échelle
UI-Venus-2 : un grand modèle de langage pour les agents d'interface graphique
SMELT : Lois d'échelle pour les Transformers MoE à boucles appariés en calcul
Qwen-Drive-1.0 : un premier pas vers un modèle fondation vision-langage pour la conduite autonome
StudentSim : Entraînement de simulateurs d'étudiants fondés sur les grands modèles de langue
SenseNova-U1 : Unifier la compréhension et la génération multimodales avec l'architecture NEO-unify
Agent Super Library : génération et maintenance conjointes d’applications multiples au-delà d’une base de code unique
CogEvol : vers une génération efficace et fiable d'environnements d'apprentissage
LightNav-0 : Exploiter l'intelligence spatiale des modèles vision-langage pour la navigation incarnée généraliste
GenFirst : la génération avant la reconstruction pour une modélisation générative latente stable de bout en bout
Lucida : analyse, génération et placement pour une modélisation de scènes réel-vers-simulation composable
DreamX-Creator 1.0 : démocratiser la génération native audio-vidéo en résolution 2K
L'attention à fenêtre glissante surpasse l'attention linéaire
Attention à poids rapides pour l'apprentissage continu
SKILL.state : Compétences d'agent évolutives à long horizon
Hydra-0 : Flux d'actions pour la modélisation et le contrôle généralistes du monde
J-ZERO : co-évolution unifiée Challenger–Solveur–Juge à partir de zéro donnée
Le code comme mondes : découverte agentique de représentations exécutables du monde pour le raisonnement physique
Création agentique d’artefacts : systèmes, évaluation, principes et perspectives