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Les modèles de raisonnement génèrent des sociétés de pensée

Une étude à grande échelle sur le développement et les enjeux des systèmes d'intelligence artificielle multi-agents































Les modèles de raisonnement génèrent des sociétés de pensée

Une étude à grande échelle sur le développement et les enjeux des systèmes d'intelligence artificielle multi-agents






























ACoT-VLA : Chaîne de raisonnement d'action pour les modèles Vision-Language-Action
Lorsque la personnalisation induit en erreur : compréhension et atténuation des hallucinations dans les LLM personnalisés
RubricHub : Un ensemble de données de grilles d'évaluation complet et fortement discriminant obtenu par génération automatisée de coarse-to-fine
Déverrouiller l'expérience implicite : synthèse de trajectoires d'utilisation d'outils à partir de texte
L'effet Pomme Empoisonnée : manipulation stratégique des marchés médiatisés par l'expansion technologique des Agents IA
Votre avantage relatif au groupe est biaisé
STEM : Augmenter l'échelle des Transformers grâce à des modules d'embedding
Perdu dans le bruit : comment les modèles de raisonnement échouent face à des distracteurs contextuels
Au-delà des outils statiques : Évolution des outils en temps de test pour le raisonnement scientifique
VIBE : Éditeur basé sur des instructions visuelles
Apprentissage par renforcement à temps de test collaboratif multi-Agent pour le raisonnement
Récompenser le rare : apprentissage par renforcement conscient de l'unicité pour la résolution créative de problèmes par les LLM
Segmentation socio-sémantique urbaine par raisonnement vision-langage
Rapport technique STEP3-VL-10B
SeedFold : Extension de la prédiction de la structure des biomolécules
Rapport technique Gemma
Fast-ThinkAct : Raisonnement Vision-Langage-Action efficace grâce à une planification latente verbalisable
SkinFlow : Transmission d'informations efficace pour le diagnostic dermatologique ouvert grâce à une encodage visuel dynamique et un apprentissage par renforcement en étapes
A^3-Bench : Évaluation du raisonnement scientifique piloté par la mémoire à l’aide de l’activation d’ancrage et d’attracteur
Évolution autonome contrôlée pour l'optimisation du code algorithmique
MAXS : Exploration Méta-Adaptative avec des Agents LLM
DeepResearchEval : un cadre automatisé pour la construction de tâches de recherche approfondie et l'évaluation agente
La classe motivique de l'espace des applications de genre 0 vers la variété drapeau
UniversalRAG : Génération augmentée par récupération sur des corpus de modalités et de granularités diverses
Sur le non-découplage du fine-tuning supervisé et de l'apprentissage par renforcement dans le post-entraînement
CHAOS stochastique : Pourquoi l'inférence déterministe tue, et la variabilité distributionnelle est le battement cardiaque de la cognition artificielle
Alignement entre texte, code et vision : un cadre d’apprentissage par renforcement multi-objectifs pour la génération de visualisations à partir de texte
Comment les grands modèles linguistiques apprennent-ils des concepts pendant un pré-entraînement continu ?
JudgeRLVR : Évaluer d'abord, générer ensuite pour un raisonnement efficace
SnapGen++ : Libérer les Transformers de diffusion pour une génération d’images haute fidélité et efficace sur les dispositifs edge
ACoT-VLA : Chaîne de raisonnement d'action pour les modèles Vision-Language-Action
Lorsque la personnalisation induit en erreur : compréhension et atténuation des hallucinations dans les LLM personnalisés
RubricHub : Un ensemble de données de grilles d'évaluation complet et fortement discriminant obtenu par génération automatisée de coarse-to-fine
Déverrouiller l'expérience implicite : synthèse de trajectoires d'utilisation d'outils à partir de texte
L'effet Pomme Empoisonnée : manipulation stratégique des marchés médiatisés par l'expansion technologique des Agents IA
Votre avantage relatif au groupe est biaisé
STEM : Augmenter l'échelle des Transformers grâce à des modules d'embedding
Perdu dans le bruit : comment les modèles de raisonnement échouent face à des distracteurs contextuels
Au-delà des outils statiques : Évolution des outils en temps de test pour le raisonnement scientifique
VIBE : Éditeur basé sur des instructions visuelles
Apprentissage par renforcement à temps de test collaboratif multi-Agent pour le raisonnement
Récompenser le rare : apprentissage par renforcement conscient de l'unicité pour la résolution créative de problèmes par les LLM
Segmentation socio-sémantique urbaine par raisonnement vision-langage
Rapport technique STEP3-VL-10B
SeedFold : Extension de la prédiction de la structure des biomolécules
Rapport technique Gemma
Fast-ThinkAct : Raisonnement Vision-Langage-Action efficace grâce à une planification latente verbalisable
SkinFlow : Transmission d'informations efficace pour le diagnostic dermatologique ouvert grâce à une encodage visuel dynamique et un apprentissage par renforcement en étapes
A^3-Bench : Évaluation du raisonnement scientifique piloté par la mémoire à l’aide de l’activation d’ancrage et d’attracteur
Évolution autonome contrôlée pour l'optimisation du code algorithmique
MAXS : Exploration Méta-Adaptative avec des Agents LLM
DeepResearchEval : un cadre automatisé pour la construction de tâches de recherche approfondie et l'évaluation agente
La classe motivique de l'espace des applications de genre 0 vers la variété drapeau
UniversalRAG : Génération augmentée par récupération sur des corpus de modalités et de granularités diverses
Sur le non-découplage du fine-tuning supervisé et de l'apprentissage par renforcement dans le post-entraînement
CHAOS stochastique : Pourquoi l'inférence déterministe tue, et la variabilité distributionnelle est le battement cardiaque de la cognition artificielle
Alignement entre texte, code et vision : un cadre d’apprentissage par renforcement multi-objectifs pour la génération de visualisations à partir de texte
Comment les grands modèles linguistiques apprennent-ils des concepts pendant un pré-entraînement continu ?
JudgeRLVR : Évaluer d'abord, générer ensuite pour un raisonnement efficace
SnapGen++ : Libérer les Transformers de diffusion pour une génération d’images haute fidélité et efficace sur les dispositifs edge