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AutoHarness : Améliorer les LLM Agents par la synthèse automatique d'un Code Harness

GameplayQA : Un cadre d'évaluation pour la compréhension multimédia synchronisée à la perspective subjective de vidéos multiples, dense en décisions, appliquée aux agents virtuels 3D.































AutoHarness : Améliorer les LLM Agents par la synthèse automatique d'un Code Harness

GameplayQA : Un cadre d'évaluation pour la compréhension multimédia synchronisée à la perspective subjective de vidéos multiples, dense en décisions, appliquée aux agents virtuels 3D.






























Pourquoi l'auto-distillation (parfois) dégrade-t-elle les capacités de raisonnement des LLMs ?
UI-Voyager : Un agent GUI auto-évoluant apprenant à partir d'expériences échouées
T-MAP : Red-Teaming des agents LLM par une recherche évolutive consciente des trajectoires
CUA-Suite : Masses de démonstrations vidéo annotées par des humains pour les agents d'utilisation d'ordinateurs
EVA : Apprentissage par renforcement efficace pour un Agent Vidéo de bout en bout
Diffusion Foveated : Génération efficiente d'images et de vidéos par adaptation spatiale
Ego2Web : Un benchmark pour Web Agent fondé sur des vidéos égocentrées
Des modèles statiques aux graphes d'exécution dynamiques : une étude de l'optimisation des workflows pour les LLM Agents
SpecEyes : Accélération des LLMs multimodaux agentic grâce à une perception et une planification spéculatives
DA-Flow : Estimation du flot optique consciente de la dégradation avec des modèles Diffusion
PEARL : Modèle de compréhension personnalisée des vidéos en flux
WildWorld : un jeu de données à grande échelle pour la modélisation dynamique du monde avec actions et état explicite en vue de la génération d'ARPG
MinerU-Diffusion : Repenser l'OCR de documents comme un rendu inverse via le décodage par Diffusion
PivotRL : Post-Training Agentic de haute précision à faible coût de calcul
F4Splat : Densification prédictive feed-forward pour le 3D Gaussian Splatting feed-forward
SpatialBoost : Renforcement de la représentation visuelle par un raisonnement guidé par le langage
VideoDetective : Chasse aux indices par requête extrinsèque et pertinence intrinsèque pour la compréhension de vidéos longues
LongCat-Flash-Prover : Faire progresser le raisonnement formel natif grâce à l'apprentissage par renforcement intégré aux outils agentic
Vitesse par la simplicité : une architecture à flux unique pour un modèle fondatif génératif audio-vidéo rapide
Omni-WorldBench : Vers une évaluation complète centrée sur l'interaction pour les modèles du monde
PrismAudio : Chaînes de raisonnement décomposées et récompenses multidimensionnelles pour la génération audio à partir de vidéos
LeWorldModel : Architecture prédictive à jointure d'incrustation stable et de bout en bout, depuis les pixels
FlowScene : Génération de scènes intérieures cohérentes sur le plan stylistique par rectification de flux à graphe multimodal
LumosX : Relier toute identité à ses attributs pour une génération vidéo personnalisée
Le Y-Combinator pour les LLMs : Résolution de la dégradation du contexte long par le λ-calcul
ProactiveBench : Évaluation de la proactivité dans les LLM multimodaux
TerraScope : Raisonnement visuel ancré au niveau du pixel pour l'observation de la Terre
Astrolabe : Pilotage de l'apprentissage par renforcement du processus avant pour les modèles vidéo autorégressifs distillés
HopChain : Synthèse de données multi-sauts pour un raisonnement vision-langage généralisable
Relier les conditions sémantiques et cinématiques à l'aide d'un tokenizer de mouvement discret basé sur Diffusion
Pourquoi l'auto-distillation (parfois) dégrade-t-elle les capacités de raisonnement des LLMs ?
UI-Voyager : Un agent GUI auto-évoluant apprenant à partir d'expériences échouées
T-MAP : Red-Teaming des agents LLM par une recherche évolutive consciente des trajectoires
CUA-Suite : Masses de démonstrations vidéo annotées par des humains pour les agents d'utilisation d'ordinateurs
EVA : Apprentissage par renforcement efficace pour un Agent Vidéo de bout en bout
Diffusion Foveated : Génération efficiente d'images et de vidéos par adaptation spatiale
Ego2Web : Un benchmark pour Web Agent fondé sur des vidéos égocentrées
Des modèles statiques aux graphes d'exécution dynamiques : une étude de l'optimisation des workflows pour les LLM Agents
SpecEyes : Accélération des LLMs multimodaux agentic grâce à une perception et une planification spéculatives
DA-Flow : Estimation du flot optique consciente de la dégradation avec des modèles Diffusion
PEARL : Modèle de compréhension personnalisée des vidéos en flux
WildWorld : un jeu de données à grande échelle pour la modélisation dynamique du monde avec actions et état explicite en vue de la génération d'ARPG
MinerU-Diffusion : Repenser l'OCR de documents comme un rendu inverse via le décodage par Diffusion
PivotRL : Post-Training Agentic de haute précision à faible coût de calcul
F4Splat : Densification prédictive feed-forward pour le 3D Gaussian Splatting feed-forward
SpatialBoost : Renforcement de la représentation visuelle par un raisonnement guidé par le langage
VideoDetective : Chasse aux indices par requête extrinsèque et pertinence intrinsèque pour la compréhension de vidéos longues
LongCat-Flash-Prover : Faire progresser le raisonnement formel natif grâce à l'apprentissage par renforcement intégré aux outils agentic
Vitesse par la simplicité : une architecture à flux unique pour un modèle fondatif génératif audio-vidéo rapide
Omni-WorldBench : Vers une évaluation complète centrée sur l'interaction pour les modèles du monde
PrismAudio : Chaînes de raisonnement décomposées et récompenses multidimensionnelles pour la génération audio à partir de vidéos
LeWorldModel : Architecture prédictive à jointure d'incrustation stable et de bout en bout, depuis les pixels
FlowScene : Génération de scènes intérieures cohérentes sur le plan stylistique par rectification de flux à graphe multimodal
LumosX : Relier toute identité à ses attributs pour une génération vidéo personnalisée
Le Y-Combinator pour les LLMs : Résolution de la dégradation du contexte long par le λ-calcul
ProactiveBench : Évaluation de la proactivité dans les LLM multimodaux
TerraScope : Raisonnement visuel ancré au niveau du pixel pour l'observation de la Terre
Astrolabe : Pilotage de l'apprentissage par renforcement du processus avant pour les modèles vidéo autorégressifs distillés
HopChain : Synthèse de données multi-sauts pour un raisonnement vision-langage généralisable
Relier les conditions sémantiques et cinématiques à l'aide d'un tokenizer de mouvement discret basé sur Diffusion