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Articles de recherche en IA de pointe mis à jour quotidiennement pour vous aider à suivre les dernières tendances en IA
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TimeLens2 : ancrage temporel vidéo généraliste avec des grands modèles de langage multimodaux

Comprendre le raisonnement du pré-entraînement au post-entraînement






























Auto-amélioration récursive en IA : de l’auto-raffinement borné aux boucles de recherche autonomes
Loop the Loopies!
Distillation delta en politique active
Cura 1T : Un LLM spécialisé en santé entraîné via une boucle d'auto-évolution contrôlée par l'humain
Du code review centré sur l’humain au code review agentique : l’impact des différentes générations de technologies d’IA générative sur la qualité des revues
Rapport technique RecGPT-V3
xHC : Hyper-connexions étendues
Vers un apprentissage robotique prédictif, aligné et évolutif
Appariement de flux dans l'espace des caractéristiques pour la modélisation stochastique du monde
Optimisation de l'inférence en pipeline complet pour la série MiMo-V2.5 : pousser l'efficacité de l'attention hybride à fenêtre glissante à la limite
TRACE : Attribution de récompense au niveau des tours par estimation de crédit pour les agents à long horizon
KeyFrame-Compass : vers une évaluation complète de la génération vidéo conditionnée par images clés
BadWAM : Quand les modèles monde-action imaginent juste mais agissent faux
SearchOS-V1 : Vers une collaboration robuste d'agents de recherche d'information en domaine ouvert
SEED : DISTILLATION AUTO-ÉVOLUTIVE SUR POLITIQUE POUR L'APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT AGENTIQUE
VideoChat3 : un MLLM vidéo entièrement ouvert pour une compréhension vidéo efficace et généraliste
LongStraw : apprentissage par renforcement à contexte long au-delà de 2 millions de tokens sous budget GPU fixe
Apprentissage profond en télédétection : une revue
Une approche par régression pour l'amélioration de la parole basée sur les réseaux de neurones profonds
Réseaux de neurones profonds pour la modélisation acoustique en reconnaissance vocale
RoboTTT : Mise à l'échelle du contexte pour les politiques robotiques
SWE-agent : les interfaces agent-ordinateur permettent l’automatisation de l’ingénierie logicielle
Estimation efficace des représentations de mots dans l'espace vectoriel
Prédiction de carte de profondeur à partir d'une image unique à l'aide d'un réseau profond multi-échelle
TabNet : Apprentissage tabulaire interprétable par attention
AudioPaLM : un grand modèle de langage capable de parler et d’écouter
SQuAD : Plus de 100 000 questions pour la compréhension automatique de textes
DeepPose : Estimation de la pose humaine via des réseaux de neurones profonds
Auto-amélioration dans les systèmes agentiques modernes : une étude
Optimisation asynchrone à déploiement unique pour l’apprentissage par renforcement agentique