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Transformateur Contextuel Géométrique pour la Reconstruction 3D en Flux Continu

Transformateur Contextuel Géométrique pour la Reconstruction 3D en Flux Continu

Vision Machine 3D

Traitement Vidéo

Lin-Zhuo Chen, Jian Gao, Yihang Chen, et al.

Nemotron-Cascade 2 : Post-entraînement des grands modèles de langage (LLMs) par renforcement en cascade (Cascade RL) et distillation on-policy multi-domaines

Nemotron-Cascade 2 : Post-entraînement des grands modèles de langage (LLMs) par renforcement en cascade (Cascade RL) et distillation on-policy multi-domaines

Affinage Supervisé

Zhuolin Yang, Zihan Liu, Yang Chen, et al.

Rapport technique MOSS-TTS

Traitement Audio Et Vocal

SII-OpenMOSS Team

StreakMind : Détection et analyse par IA des traînées satellitaires dans les images astronomiques avec intégration automatisée de bases de données

Détection D'objets

Vision Par Ordinateur

Rafael Carrillo, René Duffard, Pablo García-Martín, et al.

VibeServe : Les agents d'IA peuvent-ils concevoir des systèmes de services dédiés aux LLM ?

Keisuke Kamahori, Shihang Li, Simon Peter, et al.

delta-mem : Mémoire en ligne efficace pour les grands modèles de langage

Jingdi Lei, Di Zhang, Junxian Li, et al.

MCP-Cosmos : Agents augmentés par un modèle du monde pour l'exécution de tâches complexes dans les environnements MCP

Giridhar Ganapavarapu, Dhaval Patel

Au-delà du raisonnement : l'apprentissage par renforcement débloque les connaissances paramétriques dans les LLM

Apprentissage Par Renforcement

Wanli Yang, Hongyu Zang, Junwei Zhang, et al.

Représentations débiaisées basées sur le modèle pour le contrôle continu économe en échantillons

Apprentissage Par Renforcement

Apprentissage Profond

Jiafei Lyu, Zichuan Lin, Scott Fujimoto, et al.

LLMs à flux multiples : débloquer les modèles de langage avec des flux parallèles de pensées, d'entrées et de sorties

Guinan Su, Yanwu Yang, Xueyan Li, et al.

Votre modèle de langage est son propre critique : apprentissage par renforcement avec estimation de la valeur à partir des états internes de l'acteur

Apprentissage Par Renforcement

Yunho Choi, Jongwon Lim, Woojin Ahn, et al.

Relit-LiVE : Relumière la vidéo en apprenant conjointement la vidéo d'environnement

Modèle De Diffusion

Génération De Vidéo

Weiqing Xiao, Hong Li, Xiuyu Yang, et al.

Alignement positif : Intelligence artificielle pour l'épanouissement humain

Ruben Laukkonen, Seb Krier, Chloé Bakalar, et al.

LLaVA-UHD v4 : Qu’est-ce qui rend l’encodage visuel efficace dans les LLMs multimodaux ?

Représentation Multimodale

Kechen Fang, Yihua Qin, Chongyi Wang, et al.

Démasquer la distillation on-policy : où elle aide, où elle nuit, et pourquoi

Mohammadreza Armandpour, Fatih Ilhan, David Harrison, et al.

Un seul neurone suffit pour contourner l’alignement de sécurité dans les grands modèles de langage

Génération De Texte

Hamid Kazemi, Atoosa Chegini, Maria Safi

SlimQwen : explorer le découpage et la distillation dans le pré-entraînement des grands modèles MoE

Shengkun Tang, Zekun Wang, Bo Zheng, et al.

ELF : Flux de Langages Intégrés

Modèle De Diffusion

Génération De Texte

Keya Hu, Linlu Qiu, Yiyang Lu, et al.

PaperFit : Optimisation de la mise en page pour documents scientifiques avec une boucle de vision intégrée

Compréhension De Document

Texte Vers Image

Bihui Yu, Xinglong Xu, Junjie Jiang, et al.

Distillation On-Policy basée sur les rubriques

Entraînement Du Modèle

Junfeng Fang, Zhepei Hong, Mao Zheng, et al.

CollabVR : Raisonnement vidéo collaboratif avec des modèles de vision-langage et de génération vidéo

Génération De Vidéo

Compréhension Vidéo

Joowon Kim, Seungho Shin, Joonhyung Park, et al.

TMAS : Mise à l'échelle du calcul pendant le test grâce à la synergie entre agents

George Wu, Nan Jing, Qing Yi, et al.

Soohak : un benchmark conçu par des mathématiciens pour évaluer les capacités mathématiques de niveau recherche des LLMs

Guijin Son, Seungone Kim, Catherine Arnett, et al.

Rapport Technique sur Qwen-Image-2.0

Bing Zhao, Chenfei Wu, Deqing Li, et al.

MiniCPM-o 4.5 : Vers une interaction omni-modale en temps réel et plein duplex

Junbo Cui, Bokai Xu, Chongyi Wang, et al.

Apprentissage en déploiement : Apprentissage par renforcement à l'échelle d'une flotte pour des politiques robotiques polyvalentes

Apprentissage Par Renforcement

Entraînement Du Modèle

Yi Wang, Xincheng Li, Pengwei Xie, et al.

Transformateur Rapide à Latents de Byte

Génération De Texte

Modèle De Diffusion

Julie Kallini, Artidoro Pagnoni, Tomasz Limisiewicz, et al.

Co-mathématicien IA : Accélérer les progrès des mathématiciens grâce à l'IA agentique

IA Pour La Science

Daniel Zheng, Ingrid von Glehn, Yori Zwols, et al.

HyperEyes : Un apprentissage par renforcement efficace et conscient de l'efficacité à double granularité pour des agents de recherche multimodale en parallèle

Génération Augmentée Par La Recherche

Guankai Li, Jiabin Chen, Yi Xu, et al.

Moyenne Mode Screaming : Résidus de séparation moyenne-variance pour les Diffusion Transformers à 1000 couches

Modèle De Diffusion

LLMs améliorant les LLMs : Découverte agentic pour la mise à l'échelle lors de l'inférence

Tong Zheng, Haolin Liu, Chengsong Huang, et al.

Optimisation de la politique en liste : RLVR basé sur les groupes comme projection cible sur le simplexe de la réponse du LLM

Apprentissage Par Renforcement

Yun Qu, Qi Wang, Yixiu Mao, et al.

Transformateur Contextuel Géométrique pour la Reconstruction 3D en Flux Continu

Transformateur Contextuel Géométrique pour la Reconstruction 3D en Flux Continu

Vision Machine 3D

Traitement Vidéo

Lin-Zhuo Chen, Jian Gao, Yihang Chen, et al.

Nemotron-Cascade 2 : Post-entraînement des grands modèles de langage (LLMs) par renforcement en cascade (Cascade RL) et distillation on-policy multi-domaines

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Rapport technique MOSS-TTS

Traitement Audio Et Vocal

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StreakMind : Détection et analyse par IA des traînées satellitaires dans les images astronomiques avec intégration automatisée de bases de données

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Keisuke Kamahori, Shihang Li, Simon Peter, et al.

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Jingdi Lei, Di Zhang, Junxian Li, et al.

MCP-Cosmos : Agents augmentés par un modèle du monde pour l'exécution de tâches complexes dans les environnements MCP

Giridhar Ganapavarapu, Dhaval Patel

Au-delà du raisonnement : l'apprentissage par renforcement débloque les connaissances paramétriques dans les LLM

Apprentissage Par Renforcement

Wanli Yang, Hongyu Zang, Junwei Zhang, et al.

Représentations débiaisées basées sur le modèle pour le contrôle continu économe en échantillons

Apprentissage Par Renforcement

Apprentissage Profond

Jiafei Lyu, Zichuan Lin, Scott Fujimoto, et al.

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Apprentissage Par Renforcement

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Modèle De Diffusion

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Représentation Multimodale

Kechen Fang, Yihua Qin, Chongyi Wang, et al.

Démasquer la distillation on-policy : où elle aide, où elle nuit, et pourquoi

Mohammadreza Armandpour, Fatih Ilhan, David Harrison, et al.

Un seul neurone suffit pour contourner l’alignement de sécurité dans les grands modèles de langage

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Shengkun Tang, Zekun Wang, Bo Zheng, et al.

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Modèle De Diffusion

Génération De Texte

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Compréhension De Document

Texte Vers Image

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Guijin Son, Seungone Kim, Catherine Arnett, et al.

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MiniCPM-o 4.5 : Vers une interaction omni-modale en temps réel et plein duplex

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Apprentissage en déploiement : Apprentissage par renforcement à l'échelle d'une flotte pour des politiques robotiques polyvalentes

Apprentissage Par Renforcement

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Génération De Texte

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IA Pour La Science

Daniel Zheng, Ingrid von Glehn, Yori Zwols, et al.

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Génération Augmentée Par La Recherche

Guankai Li, Jiabin Chen, Yi Xu, et al.

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LLMs améliorant les LLMs : Découverte agentic pour la mise à l'échelle lors de l'inférence

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Apprentissage Par Renforcement

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MCP-Cosmos : Agents augmentés par un modèle du monde pour l'exécution de tâches complexes dans les environnements MCP

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Représentations débiaisées basées sur le modèle pour le contrôle continu économe en échantillons

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TMAS : Mise à l'échelle du calcul pendant le test grâce à la synergie entre agents

Soohak : un benchmark conçu par des mathématiciens pour évaluer les capacités mathématiques de niveau recherche des LLMs

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MiniCPM-o 4.5 : Vers une interaction omni-modale en temps réel et plein duplex

Apprentissage en déploiement : Apprentissage par renforcement à l'échelle d'une flotte pour des politiques robotiques polyvalentes

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HyperEyes : Un apprentissage par renforcement efficace et conscient de l'efficacité à double granularité pour des agents de recherche multimodale en parallèle

Moyenne Mode Screaming : Résidus de séparation moyenne-variance pour les Diffusion Transformers à 1000 couches

LLMs améliorant les LLMs : Découverte agentic pour la mise à l'échelle lors de l'inférence

Optimisation de la politique en liste : RLVR basé sur les groupes comme projection cible sur le simplexe de la réponse du LLM

Rapport technique MOSS-TTS

StreakMind : Détection et analyse par IA des traînées satellitaires dans les images astronomiques avec intégration automatisée de bases de données

VibeServe : Les agents d'IA peuvent-ils concevoir des systèmes de services dédiés aux LLM ?

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MCP-Cosmos : Agents augmentés par un modèle du monde pour l'exécution de tâches complexes dans les environnements MCP

Au-delà du raisonnement : l'apprentissage par renforcement débloque les connaissances paramétriques dans les LLM

Représentations débiaisées basées sur le modèle pour le contrôle continu économe en échantillons

LLMs à flux multiples : débloquer les modèles de langage avec des flux parallèles de pensées, d'entrées et de sorties

Votre modèle de langage est son propre critique : apprentissage par renforcement avec estimation de la valeur à partir des états internes de l'acteur

Relit-LiVE : Relumière la vidéo en apprenant conjointement la vidéo d'environnement

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LLaVA-UHD v4 : Qu’est-ce qui rend l’encodage visuel efficace dans les LLMs multimodaux ?

Démasquer la distillation on-policy : où elle aide, où elle nuit, et pourquoi

Un seul neurone suffit pour contourner l’alignement de sécurité dans les grands modèles de langage

SlimQwen : explorer le découpage et la distillation dans le pré-entraînement des grands modèles MoE

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Soohak : un benchmark conçu par des mathématiciens pour évaluer les capacités mathématiques de niveau recherche des LLMs

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Apprentissage en déploiement : Apprentissage par renforcement à l'échelle d'une flotte pour des politiques robotiques polyvalentes

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